Se presenta un algoritmo de combinación de normas penalizadas de conjunto de NLMS con restricciones independientes, que se denota como algoritmo de NLMS de conjunto de penalización independiente (L0L1SM-NLMS), para estimaciones de canales adaptativos dispersos. El algoritmo L0L1SM-NLMS con rápida convergencia y pequeño error de estimación se implementa aplicando penalizaciones de forma independiente a los coeficientes del canal mediante el control de los coeficientes del canal de grupo grande y grupo pequeño, que se implementan mediante restricciones de norma 1 y norma 0, respectivamente. Además, se presenta un algoritmo L0L1SM-NLMS mejorado, denominado algoritmo RL0L1SM-NLMS, a través de la integración de un factor de reponderación en nuestro algoritmo L0L1SM-NLMS para ajustar adecuadamente las capacidades de atracción de ceros. Nuestro algoritmo RL0L1SM-NLMS desarrollado proporciona un mejor comportamiento de estimación que el algoritmo L
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