伪仿射投影算法优化迭代步长的研究--《西北工业大学学报》2014年01期
伪仿射投影算法优化迭代步长的研究
【摘要】：为了促进自适应滤波器的滤波性能,建立了一种变步长的伪仿射投影(Pseudo Affine Projection,PAP)算法。通过使得权值误差在输入信号方向向量的误差等于0,结合正交迭代算法,获得了PAP算法的优化迭代步长。仿真结果表明:基于优化迭代步长的PAP算法促进了自适应滤波器的收敛性和失调量。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TN713【正文快照】：
自适应滤波技术在噪声和回波消除、均衡、波束形成中得到了广泛应用。归一化最小均方(normalized least mean square,NLMS)算法计算简单,因此获得了广泛应用[1]。但是对于高度自相关的输入信号,信号特征值相差比较大,NLMS算法表现出了收敛速度慢的特性。为了改善这一问题,提
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你可能喜欢Matlab优化函数中options选项的修改(；转载；标签：；杂谈；通常在使用Matlab优化工具箱中的函数时，需要；options=optimset(‘option；options=optimset('to；options=optimset(options；后面还可以依此法添加很多选项信息；下面举一个完整例子：求取f=4*x(1)^2+5；f=
Matlab优化函数中options选项的修改 ( 10:43:58)
通常在使用Matlab优化工具箱中的函数时，需要根据不同要求修改优化选项，例如最大迭代次数、x处的终止容限等等。可通过 optimset 语句来修改优化选项参数：
options=optimset(‘optionName’,’optionValue’);如：
options=optimset('tolx',1e-100);
options=optimset(options,'tolfun',1e-100);
后面还可以依此法添加很多选项信息。
下面举一个完整例子：求取f=4*x(1)^2+5*x(1)*x(2)+2*x(2)^2的最小值 ---------------------------------------------------------------------------------------------function [f,g]=ff3(x)
f=4*x(1)^2+5*x(1)*x(2)+2*x(2)^2;
if nargut &1
g(1)=8*x(1)+5*x(2);
g(2)=5*x(1)+4*x(2);
通过下面将优化选项结构options.GradObj设置为’on’来得到梯度值。
options=optimset(‘Gradobj’,’on’);
[x,fval,exitflag]=fminunc(@ff3,x0,options)
---------------------------------------------------------------------------------------------
Options的参数描述（OPTIMSET）：
%OPTIMSETPARAMETERS
?rivativeCheck- Compare user supplied derivatives (gradients orJacobian) %to finite-differencing derivatives[ on | {off}]
%Diagnostics - Print diagnosticinformation about the function tobe %minimized or solved [ on | {off}]
%DiffMaxChange - Maximum change invariables for finite
differencegradients
%[ positive scalar| {1e-1} ]
%DiffMinChange - Minimum change invariables for finite
differencegradients
%[ positive scalar| {1e-8} ]
%Display - Level of display [ off | iter| notify | final ]
%GoalsExactAchieve - Number of goals to achieve exactly (do not over- or %
under-achieve) [ positive scalar integer | {0}] %GradConstr - Gradients for the nonlinear constraints defined by user %
[ on | {off} ]
%GradObj - Gradient(s) for the objective function(s) defined by user %
[ on | {off}]
%Hessian - Hessian for the objective function defined by user
[ on | {off} ]
%HessMult - Hessian multiply function defined by user
[ function | {[]} ]
%HessPattern - Sparsity pattern of the Hessian for finite-differencing %
[ sparse matrix ]
%HessUpdate - Quasi-Newton updating scheme
[ {bfgs} | dfp | gillmurray | steepdesc ]
%Jacobian - Jacobian for the objective function defined by user %
[ on | {off}]
%JacobMult - Jacobian multiply function defined by user
[ function | {[]} ]
%JacobPattern - Sparsity pattern of the Jacobian for finite-differencing %
[ sparse matrix ]
%LargeScale - Use large-scale algorithm if possible [ {on} | off ] %LevenbergMarquardt - Chooses Levenberg-Marquardt over Gauss-Newton algorithm
[ on | off]
%LineSearchType - Line search algorithm choice [ cubicpoly | {quadcubic} ] %MaxFunEvals - Maximum number of function evaluations allowed %
[ positive integer ]
%MaxIter - Maximum number of iterations allowed [ positive integer ] %MaxPCGIter - Maximum number of PCG iterations allowed [positive integer] %MeritFunction - Use goal attainment/minimax merit function
[ {multiobj} | singleobj ]
%MinAbsMax - Number of F(x) to minimize the worst case absolute values %
[ positive scalar integer | {0} ]
%PrecondBandWidth - Upper bandwidth of preconditioner for PCG %
[ positive integer | Inf | {0} ]
%TolCon - Termination tolerance on the constraint violation [ positive scalar ]
%TolFun - Termination tolerance on the function value [ positive scalar ] %TolPCG - Termination tolerance on the PCG iteration
[ positive scalar | {0.1} ]
%TolX - Termination tolerance on X [ positive scalar ]
%TypicalX - Typical X values [ vector ]
---------------------------------------------------------------------------------------------
优化问题求解时常常需要对相对误差,使用算法等进行设置.Matlab提供了
options向量来对优化函数进行参数设置,options向来由18个元素.目前已经被optimset和optimget代替,详情可查阅函数optimset和optimget
下面逐个说明各个参数的功能和取值.
Options(1)=0(默认值)
功能:控制显示,优化过程中控制输出信息,0表示不显示;1表示显示;-1表隐藏信息.
Options(2)=1e-4
功能:控制x的精度,自变量x的最低精度终止条件.当所有终止条件都满足的时候,优化终止.
Options(3)=1e-4
功能:控制 f 精度,目标函数f的最低精度终止条件.当所有终止条件都满足的时候,优化终止.
options(4)=1e-7
功能:约束g的最低精度终止判别条件.当所有的终止条件都满足的时候,优化终止.
options(5)=0
功能:选择主要优化算法.
options(6)=0
功能:SD算法控制.选择搜索方向算法.
options(7)=0
功能:搜索算法控制.选择线性搜索算法.
options(8)=N/A
功能:函数值,算法结束时极值点的函数值,attgoal和minimax而言,它包含一个到达因子.
options(9)=0
功能:梯度检查控制.当值为1时,在最初的几个迭代周期,梯度将与有限差分计算的结果比较,此时,梯度函数必须存在.
options(10)=N/A
功能:函数计算计数.
options(11)=N/A
功能:梯度计算计数.
options(12)=N/A
功能:限定计数,限定函数梯度计算或差分梯度计算的次数.
options(13)=0
功能:等式约束个数,等式约束必须放在g的前几个元素中.
options(14)=0*n
功能:最大迭代次数,该值缺省时被置为n的100倍,n为自变量x的个数,在fmins中,缺省为n的200倍,在fminu中,为500n.
options(15)=0
功能:目标数,尽可能接近goals的目标数,由函数attgoal使用.
options(16)=1e-8
功能:最小摄动控制.有限差分梯度计算中的最小变化.对函数的梯度计算而言,
实际使用的摄动将自动调整以提高精度,它将在最小摄动和最大摄动之间变化. options(17)=0,1
有限差分梯度计算中变量的最大变化.
options(18)=N/A
功能:步长控制,在第一步迭代被赋值为1或更小
包含各类专业文献、文学作品欣赏、高等教育、幼儿教育、小学教育、专业论文、中学教育、外语学习资料、Matlab优化函数中options选项的修改13等内容。
　T Matlab 中没有专门求最大值的函数,只要 -f(x)在 (a,b) 上的最小值...创建一个名称为options的优化选项参数,其中指定的参数具有指定值,所有未指定的 ... 　提出多个解决方案,并通过各方面的论证 从中提取最佳...第九章 最优化方法的 Matlab 实现 optimget 函数 ...创建一个称为 options 的优化选项参数,其中指定的... 　用Matlab求解优化问题_工学_高等教育_教育专区。用...优化函数 optimfun 相关的默认值的选项结构 options....的参数的拷贝,用指定的参数值修改 oldops 中相应的... 　matlab优化工具_IT/计算机_专业资料。利用 Matlab 的...优化函数 optimfun 相关的缺省值的选项结构 options...创建一个 oldopts 的拷 贝,用指定的数值修改参数... 　MATLAB6.0 数学手册 第5章 5.1 优化问题 线性规划问题 线性规划问题是目标函数...x = fminbnd(fun,x1,x2,options) % options 为指定优化参数选项 [x,fval]... 　用MATLAB优化工具箱解线性规划_数学_自然科学_专业资料。想学会matlab的人可看看...一个含有所有参数名,并与优化函数 optimfun 相关的默认值的选项结构 options. ... 　4.第10章__Matlab在最优化问题中的应用_理学_高等...%计算 x 处的函数值。 ?options:优化参数选项。...修改 M 文件为 Ex10072.m: function [f,g]=Ex... 　在 Matlab 中,线性规划问题由 linprog 函数求解。 ...如果没有设置 options 选项,则令 options = [ ]...修改 M 文件为 Ex10072.m: function [f,g]=Ex... 　(fun,x1,x2,options) % options 为指定优化参数选项 [x,fval] = fminbnd(...1 解:先自定义函数:在 MATLAB 编辑器中建立 M 文件为: function f = myfun...迭代器，iter2=iter1 ，iter2++，怎样赋值才能使 iter1 不变？该怎么处理 - C++当前位置:& &&&迭代器，iter2=iter1 ，iter2++，怎样赋值才能使 it迭代器，iter2=iter1 ，iter2++，怎样赋值才能使 iter1 不变？该怎么处理&&网友分享于：&&浏览：0次迭代器，iter2=iter1 ，iter2++，怎样赋值才能使 iter1 不变？
//&iter1&已经通过赋值指向某处
vector&int&::iterator&&iter2=iter1&
v.erase（iter1）
iter1=iter2
经过这个过程之后，为什么iter1不是指向原先的下一个元素？如何才能做到？------解决思路----------------------v.erase（iter1)后，iter1已经成了一个野指针，而且vector也重新进行了整理，iter2也就失效了。
看楼主的意思可能是要&iter2=v.erase（iter1);&&erase的时候会返回下一个有效的的元素，或者是v.end()
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