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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种用于系统辨识的变换域鲁棒自适应滤波方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115841806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211407666.X，技术领域涉及：G10K11/178；该发明授权一种用于系统辨识的变换域鲁棒自适应滤波方法是由崔琴;李珂设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于系统辨识的变换域鲁棒自适应滤波方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于系统辨识的变换域鲁棒自适应滤波方法，首先利用正交变换矩阵将相关信号进行去相关，然后利用最大熵准则提高自适应滤波方法在非高斯噪声环境下的鲁棒性。同时，针对自适应滤波方法中由于步长造成无法同时优化收敛速度和稳态误差的矛盾，利用组合因子将两个自适应滤波器进行组合，使得该方法最终具有快收敛速度和小稳态误差。

本发明授权一种用于系统辨识的变换域鲁棒自适应滤波方法在权利要求书中公布了：1.一种用于系统辨识的变换域鲁棒自适应滤波方法，用于有效提高自适应滤波面对非高斯噪声下的鲁棒性，其特征在于包括以下步骤： 步骤一、利用一阶自回归模型对输入时间序列信号进行建模，n时刻的输入信号，其中为自适应滤波器长度； 步骤二、设置两个长度为的自适应滤波器，其中一个自适应滤波器的步长为，其对应的系数向量为，另一个自适应滤波器的步长为，其对应的系数向量为，且，然后初始化自适应滤波器系数； 步骤三、利用的正交变换矩阵对输入信号进行预处理，得到转换后的输入信号，其表达式为： ， 步骤四、将输入信号分别与两个自适应滤波器的系数向量进行卷积运算，得到对应的自适应滤波器输出： ， ， 利用期望信号得到两个滤波器对应的误差信号： ， ， 步骤五、根据步骤四得到的误差信号，基于最大熵相关熵准则构建代价函数，使用梯度下降法得到自适应滤波器系数向量更新的表达式： ， ， 式中为输入信号功率估计的对角阵： ， 其中表示对角矩阵，为第个输入信号的功率估计，，，其中表达式为 ， 其中为数值恒定的平滑因子且， 步骤六、设置一个组合因子，将两个自适应滤波器进行凸组合，根据步骤五中的两个自适应滤波器系数向量计算凸组合后的自适应滤波器系数向量， ， 采用同样的凸组合方式，系统总输出信号和误差信号可以表示为； ， 。

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