摘要

在自适应滤波算法已经被广泛应用的今天,许多不同种类的自适应滤波算法被用于不同的工程应用,如噪声消除、回声抵消和信道估计等。但是,在自然界中广泛存在的非高斯噪声,对各类自适应滤波算法产生了严重破坏。为了解决这个问题,研究者设计了许多针对这个问题的算法,主要分成两类。一种是依靠某些函数对计算误差进行优化的算法,如符号算法;另一种是基于非二阶统计量的算法,如基于最大相关熵的算法。这两大类算法都可以在一定程度上对非高斯噪声产生抑制效果,但是它们之间的工作原理和效果却存在很大区别。基于稀疏系统,针对以上两大类算法的原理进行分析并比较,进一步总结了以上两大类算法的优缺点。