Sliding window adaptive SVD algorithms

Abstract : The singular value decomposition (SVD) is an important tool for subspace estimation. In adaptive signal processing, we are especially interested in tracking the SVD of a recursively updated data matrix. This paper introduces a new tracking technique, designed for rectangular sliding window data matrices. This approach, derived from the classical bi-orthogonal iteration SVD algorithm, shows excellent performance in the context of frequency estimation. It proves to be very robust to abrupt signal changes, due to the use of a sliding window. Finally, an ultra-fast tracking algorithm with comparable performance is proposed.
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IEEE_J_SP, IEEE, 2004, 52 (1), pp.1--10
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Contributeur : Roland Badeau <>
Soumis le : lundi 24 mars 2014 - 16:11:21
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:23:38
Document(s) archivé(s) le : mardi 24 juin 2014 - 10:41:56

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Roland Badeau, Gaël Richard, Bertrand David. Sliding window adaptive SVD algorithms. IEEE_J_SP, IEEE, 2004, 52 (1), pp.1--10. 〈hal-00945196〉

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