20、广义特征提取算法综述

广义特征提取算法综述

1. 引言

广义特征提取在信号处理、机器学习等领域有着广泛的应用。本文将对多种广义特征提取算法进行介绍，包括其原理、优缺点以及具体的实现步骤。

2. 模块化并行算法

2.1 算法公式

该算法有以下几个关键公式：
- (l_k(n - 1) = l\frac{1 + a_T^k(n - 1)R_x a_k(n - 1)}{1 + 2l[R_x a_k(n - 1)]^T R_{y_k}^{-1}(n)[R_x a_k(n - 1)]})，其中 (k = 1, 2, \cdots, D)
- (R_{y_k}^{-1}(n) = R_{y_{k - 1}}^{-1}(n) - \frac{R_{y_{k - 1}}^{-1}(n)[R_x a_{k - 1}(n - 1)][R_x a_{k - 1}(n - 1)]^T R_{y_{k - 1}}^{-1}(n)}{1/a + [R_x a_{k - 1}(n - 1)]^T R_{y_{k - 1}}^{-1}(n)[R_x a_{k - 1}(n - 1)]})，(k \geq 2)
- (R_{y_1}^{-1}(n) = R_y^{-1}(n) = \frac{n}{n - 1}R_y^{-1}(n - 1) - \frac{R_y^{-1}(n - 1)y(n)y^T(n)R_y^{-1}(n - 1)}{n - 1 + y^T(n)R_y^{-1}(n - 1)y(n)})，(n \geq 2)
其中 (y(n) = [y(n), y(n - 1), \cdots, y(n - N + 1)]^T) 是第 (n) 时刻的数据向量。