Fast communication: Non-linear RLS-based algorithm for pattern classification

  • Authors:
  • Emilio Soria-Olivas;Gustavo Camps-Valls;José D. Martín-Guerrero;Javier Calpe-Maravilla;Joan Vila-Francés;Antonio J. Serrano-López

  • Affiliations:
  • Departament Enginyeria Electrònica, Universitat de València, València, Spain;Departament Enginyeria Electrònica, Universitat de València, València, Spain;Departament Enginyeria Electrònica, Universitat de València, València, Spain;Departament Enginyeria Electrònica, Universitat de València, València, Spain;Departament Enginyeria Electrònica, Universitat de València, València, Spain;Departament Enginyeria Electrònica, Universitat de València, València, Spain

  • Venue:
  • Signal Processing
  • Year:
  • 2006

Quantified Score

Hi-index 0.08

Visualization

Abstract

A new non-linear recursive least squares (RLS) algorithm is presented in the context of pattern classification problems. The algorithm incorporates the non-linearity of the filter's output in the updating rules of the classical RLS algorithm. The proposed method yields lower stationary error levels when compared to the standard LMS and RLS algorithms in a classical application of pattern classification, such as the channel equalization problem.