43、信号处理与信息检索技术研究

信号处理与信息检索技术研究

1. 稀疏系统识别算法性能分析

在脉冲噪声环境下，不同稀疏度水平的系统识别算法性能各有特点。以下是不同算法在不同稀疏度水平（l = 1、l = 4、l = 8）下的归一化均方偏差（NMSD）值：
| 算法 | 稀疏度水平 (l = 1) NMSD(dB) | 稀疏度水平 (l = 4) NMSD(dB) | 稀疏度水平 (l = 8) NMSD(dB) |
| — | — | — | — |
| MVSS - CMPN | -9.96 | -14.02 | -20.29 |
| SLMMN | 15 | 9.63 | 6.57 |
| ZA - LMP | -13.14 | -14.30 | -17.97 |
| ZA - SLMMN | 9.69 | 3.98 | 2.30 |
| RZA - LMP | -14.37 | -17.95 | -24.24 |
| RZA - SLMMN | 9.95 | 4.93 | 3.61 |
| RZA - MVSS - CMPN | -25.16 | -21.33 | -31.48 |

从上述表格可以看出，RZA - MVSS - CMPN 算法在不同稀疏度水平下的稳态误差值相对较低，表现出较好的性能。不过，不同算法在收敛速度和稳态误差方面有不同的表现：
- 稀疏度 l = 1 和 l = 4 的系统 ：RZA - MVSS - CMPN 算法在稳态误差方面优于其他现有算法，但 RZA - LMP 算法收敛速度快。MVSS - CMPN 算法无法提供较低的稳态误差，而 SLMMN 算法以及基于