Censored regression distributed functional link adaptive filtering algorithm over nonlinear networks

Yin, Kaili; Pu, YoungGun; Lu, Lu

doi:10.1016/j.sigpro.2021.108318

Cited by 13 publications

(4 citation statements)

References 29 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Figure 2 shows the LMS schematic. Since the noise signal contained in the music can affect the detection accuracy of the piano performance technique analysis algorithm, the filter designed for filtering the noisy music signal in piano performance technique analysis is required to minimize the error caused by the noise without changing the signal waveform, and both fixed filters and adaptive filters can be used [16]. The former must use a priori knowledge of the signal and noise, while the latter has the ability to automatically adjust its own parameters and requires less a priori knowledge, so the adaptive LMS filter (minimum mean square error filter) is adopted in this paper.…”

Section: Lms Adaptive Filtering Algorithmmentioning

confidence: 99%

An empirical analysis of the evolution of piano performance skills based on big data

Zhang

2023

Applied Mathematics and Nonlinear Sciences

View full text Add to dashboard Cite

The current hotspots of empirical analysis of piano performance skills mainly focus on the recognition of single notes, and there are some limitations in recognition accuracy and noise resistance performance. In this paper, to address this problem, firstly, on the basis of big data, we propose to realize the segmentation of the music section and noise section based on the single-port limit energy difference method and perform note onset and stop detection for the music section based on LMS adaptive filtering algorithm, using the musical characteristics of piano to identify the energy jumping point, which effectively improves the accuracy of note onset and stop detection and avoids the situation of missing and wrong diagnosis. Then the piano piece was played as an example, and the scientific evaluation of the piano performance skills was made based on the results of the determination of note types. The results showed that the errors of the eight notes of the piece were 0.9%, 0.30%, 0.24%, 0.28%, 0.34%, 0.11%, 0.63% and 0.28%. The correct rate of determining the types of notes in the performance technique of the music was 100%, and the error of determining all notes was controlled within 1%. This study provides a reference standard for evaluating the quality of music performance and has broad application prospects in the fields of family leisure, music tutoring, etc.

show abstract

Section: Lms Adaptive Filtering Algorithmmentioning

confidence: 99%

An empirical analysis of the evolution of piano performance skills based on big data

Zhang

2023

Applied Mathematics and Nonlinear Sciences

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Son zamanlarda, büyük veri alanında popüler hale gelen OC stratejisi [11,18]'de genellikle zamanla değişen parametrelerle dinamik süreçlerin izlenmesine ilişkin büyük veri sorunlarının, [19]'da enerji kaynaklarının sınırlı olduğu senaryolarda adaptif ağlar üzerinden dağıtılmış tahmin için enerji bütçesini düşürmenin ve [20]'de merkezi olmayan bir algılama sisteminde azaltılmış iletişim oranı elde etmenin üstesinden başarıyla gelmiştir. Bu çalışmalara ek olarak, OC stratejisi son zamanlarda merkezileştirilmiş büyük-ölçekli ağlarda [21], dağıtılmış kablosuz ağlarda [22], yapay sinir ağları eğitimi için bilgilendirici eğitim verisi çıkarmada [23], yapay sinir ağının eğitiminde [24], grafik sinyallerinin kestiriminde [25] ve doğrusal olmayan ağlar üzerinde adaptif filtreleme işlemlerinde [26], giyilebilir işitme cihazlarında akustik geri besleme yolunun kestiriminde [27], patolojik el tremorünün kestiriminde [28] kullanılmasıyla daha da popüler hale gelmiştir. Her ne kadar [11]'de tasarlanan OC stratejisi; büyük veri akışları için büyük-ölçekli doğrusal regresyon yöntemleri başlığı altında anılsa da, aslında literatürde klasik ASP algoritmaları olarak bilinen en küçük ortalama kare (Least mean square, LMS) ve özyinelemeli en küçük kareler (Recursive least squares, RLS) algoritmalarının yapısına yerleştirilmiştir (yani OC tabanlı LMS ve OC-tabanlı RLS algoritmaları önerilmiştir).…”

Section: Introductionunclassified

Kompleks düzlemde büyük-ölçekli regresyon: Bilgilendirici olmayan verileri çevrimiçi olarak sansürleyen CRLS algoritmalarının başarım analizi

Mengüç

2023

NÖHÜ Müh. Bilim. Derg.

View full text Add to dashboard Cite

Büyük veri akışlarından anlamlı bilgilerin çıkarılması ve öğrenilmesi, toplumların yaşam kalitesinin artırılmasının, bilim ve mühendislik alanında yeni teknolojilerin geliştirilmesinin önünü açmaktadır. Öte yandan, sensör teknolojisindeki son atılımlar, hesaplama gücünün ve bilgisayar belleğinin artan kullanılabilirliği, verilerin sadece reel-değerli olmadığını artık büyük ölçekli kompleks-değerli veri kümeleriyle de başa çıkılması gerektiğini ortaya koymuştur. Bu amaç doğrultusunda, bu çalışmada, son zamanlarda önerilen çevrimiçi sansürleme (online censoring, OC)-tabanlı kompleks-değerli özyinelemeli en küçük kareler (OC based complex-valued recursive least squares, OC-CRLS) ve OC-tabanlı artırılmış CRLS (OC-ACRLS) algoritmalarının başarımları ilk defa büyük ölçekli regresyon problemleri üzerinde detaylı olarak test edilmiş ve literatürde yer alan klasik versiyonları ile karşılaştırılmıştır. Benzetim çalışmaları, OC-CRLS ve OC-ACRLS algoritmalarının, OC mekanizmasının getirmiş olduğu avantajlardan dolayı kompleks düzlemde tanımlanmış olan büyük-ölçekli regresyon problemlerinde eğitim süresini ciddi anlamda kısalttığını ve test başarımını negatif yönde etkilemediğini göstermiştir. Bu da OC-CRLS ve OC-ACRLS algoritmalarının, kompleks düzlemde tanımlanabilen büyük veri akışı uygulamalarında etkin ve güçlü algoritmalar olduğunu kanıtlamıştır.

show abstract

“…According to the multitask case in the real world application [6]- [8], the authors in [6] has described the adaptation and learning of nonlinear filtering over the distributed network. A distributed with sparsity-aware adaptive algorithm [7] has been proposed to verify the Voterra system that can provide a good performance in the wireless sensor network (WSN).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…A distributed with sparsity-aware adaptive algorithm [7] has been proposed to verify the Voterra system that can provide a good performance in the wireless sensor network (WSN). In [8], a censored-regression has been introduced to compensate the bias estimation over the nonlinear WSN.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Diffusion Hammerstein Spline Adaptive Filtering Based on Orthogonal Gradient Adaptive Algorithm

Sitjongsataporn

2022

IEEE Access

View full text Add to dashboard Cite

In this paper, we propose a class of nonlinear diffusion filtering based on Hammerstein function with the spline adaptive filter (HSAF) implemented by normalised version of orthogonal gradient adaptive (NOGA) algorithm over the distributed network. Diffusion adaptation algorithm approximates a variable vector with the help of a network of agents using a joint optimisation on the sum of cost function. A HSAF comprises of memoryless function during learning by interpolating polynomials with respect to the linear filter. We derive a diffusion adaptation framework on HSAF motivated from NOGA algorithm; called DHSAF-NOGA. There are two types of adaptive diffusion strategies with the combine-then-adapt (CTA) algorithm and the adapt-then-combine (ATC) algorithm that are considered and implemented by DHSAF-NOGA algorithm. The network stability and performance over mean square error networks is derived. Experiment results depict that proposed CTA-DHSAF-NOGA and ATC-DHSAF-NOGA algorithms can learn robustly underlying the nonlinear Hammerstein model compared with a non-cooperative solution and existing techniques.

show abstract

Censored regression distributed functional link adaptive filtering algorithm over nonlinear networks

Cited by 13 publications

References 29 publications

An empirical analysis of the evolution of piano performance skills based on big data

An empirical analysis of the evolution of piano performance skills based on big data

Kompleks düzlemde büyük-ölçekli regresyon: Bilgilendirici olmayan verileri çevrimiçi olarak sansürleyen CRLS algoritmalarının başarım analizi

Diffusion Hammerstein Spline Adaptive Filtering Based on Orthogonal Gradient Adaptive Algorithm

Contact Info

Product

Resources

About