一种改进的变步长BLMS算法

在ＢＬＭＳ（Ｂｌｏｃｋ Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）算法的基础上提出了一种变步长算法，它除具有ＢＬＭＳ算法的特点，还提高收敛速度，降低了权失调噪声，具有较好仰噪能力。适用于实时器材怕低消，计算机仿真效果较好。     

一种改进自适应算法的收敛性

本文分析了改进自适应算法收敛条件，给出了算法收敛的新概念，从失调的表确表达式出发，解出了算法收敛的步长范围。     

步长独立调整的LMS自适应滤波算法

本文提出了一种新的步长独立调整的 LMS 自适应滤波算法.我们由最优步长约束式入手,导出了此种算法的公式,分析了新算法的收敛及失调,证明了新算法收敛快、失调小。     

个别时变步长LMS自适应算法

本文提出一种步长自适于输入信号与预测误差相关的个别时变步长最小均方(IVLMS)自适应算法。给出步长的物理解释,导出算法的收敛条件、权二阶矩矩阵差分方程和稳态失调量。将个别时变步长的思想应用于归一化LMS算法和分块LMS算法,均获得良好效果。     

一种改进的噪声抵消器LMS自适应算法

指出常规噪声抵消器LMS自适应算法采用恒定的步长，具有收敛速度慢，失调量大的缺点，提出了一种改进的LMS自适应算法，该算法根据对输入信号信噪比的估计，采用变步长，其步长随输入信号信噪比的变化而改变，从而提高了收敛速度，降低了回响，提高了输出信号信噪比，计算和实验结果表明改进的算法在收敛速度，降低回响，消噪性能等方面均优于常规算法。     

推广形式的自适应算法:理论分析及应用

提出一种广义的最陡梯度下降自适应算法（ＬＭＫ），它可使误差的任意次范数达最 小，分析了算法的收敛性和收敛结果，给出了步长范围估计及据噪声分布形式合理选择 目标函数的公式．在合成数据上做了试验，理论分析和试验结果表明，当噪声是非高斯 分布时．选择非二次范数作为目标函数可获得较好的效果，用于地震信号的反褶积也得 到比最小平方反褶积更好的结果。     

一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法

将小波变换、变换域自适应算法和变步长自适应算法相结合，得出了一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法(NDWT-LMS)，该算法可以有效地降低输入信号的自相关程度，克服固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾。计算机仿真结果表明该算法与LMS算法相比具有更快的收敛速度和更小的失调噪声，可以很好地应用于自适应系统中。     

最小均方算法用于数字信号的性能

为了获取最小均方 (LMS)算法用于数字信号的性能 ,提出了一项新的性能参数——误码率。分析了误码率与算法均方误差之间的关系 ,在实验的基础上给出了两者之间的一个近似函数表达式。并重点研究了算法步长对收敛速度、稳态失调量、误码率这三项性能参数的影响 ,以及步长确定的原则 ,为数字信号领域使用 LMS算法提供了一些理论基础。     

螺杆压缩机密封线解析与通用算法

在分析螺杆压缩机泄漏通道与泄漏机理的基础上，导出了泄漏量公式，解析了密封线作用和影响，讨论了求解齿面密封线方程与长度的算法，提出了对应点序列法与递推公式来求齿面密封线长度，以ＪＢ与ＳＲＭ两种齿形为例，用对应点序列法及配套的通用程序，计算了密封线长度和泄漏量等特性曲线。     

一种新的变换域变步长批处理LMS算法及其应用

将变换域LMS算法和变步长LMS算法及批处理LMS算法相结合,提出了一种新的变换域变步长批处理LMS自适应算法,该算法融合了前面3种算法的优点,可以有效地降低输入信号的自相关程度,克服了固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾,并且实时性较好。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的失调噪声,可以有效地应用于自适应收发隔离系统。     

MLMS算法的伪收敛现象

采用自适应数字信号处理的经典分析方法,导出了MLMS算法稳定收敛的充要条件。结果是,MLMS算法不是无条件收敛的,当步长超过某一阈值时,算法出现伪收敛现象。     

MLMS自适应滤波的改进方法

本文从自适应噪声消除的角度对 LMS(least-mean-square)算法及 MLMS(Modified/LMS)算法进行从讨论,提出了 MLMS 法的改进算法,模拟结果表明;改进后的算法,其动态和静态特性均有所改进,而它的计算量并没有增加。     

低信噪比下的变步长最小均方自适应算法及其在时延估计中的应用

为提高变步长最小均方(LMS)自适应算法在噪声干扰下的时变时延跟踪性能,提出改进的变步长LMS自适应算法.该算法对MVSS-LMS算法进行误差均值补偿,改步长因子固定范围约束为动态变化约束;使用HB加权突出自适应滤波器权系数峰值,采用滑动窗遗忘加权减小计算复杂度.自适应时延估计仿真实验和消声水池目标被动定位试验表明:相比于参数固定条件下的MVSS-LMS算法和SVS-LMS算法,改进算法能够获得更好的时变时延跟踪性能.     

基于三次模型的线搜索方法及其收敛性

针对无约束优化问题,给出一种基于三次模型的线搜索型算法,并在适当的条件下证明算法的全局收敛性.该算法以对称矩阵代替原三次模型中的Hessian阵,并且不需要保持正定和Dennis-Moré条件,它与一般线搜索法不同,在每次迭代中步长可以在下降方向上由显性公式直接确定,从而可以减少搜索计算.     

基于自适应变步长盲平均Sign算法的干扰抑制

提出了一种适用于直接序列码分多址（DS／CDMA）系统中抑制多址干扰（MAI）和窄带干扰（NBI）的变步长盲平均Sign算法（AS-asign）。该算法把盲平均Sign算法和变步长思想结合起来,对盲平均Sign算法的步长采用二次最小均方（LMS）,克服了盲平均Sign算法受步长影响的缺点,并使计算复杂度降低。仿真结果表明,AS-asign算法能够自动迅速地适应环境的变化,抑制多径干扰和窄带干扰,并且稳态时的信扰比高于AS-LMS算法。     

一种改进的变步长双模算法研究

在对常模算法 (CMA) 和改进常模算法(MCMA)的研究基础上,提出了一种改进的变步长双模算法(Variable Step-size MCMA-DD).改进算法通过误差信号自动地调节步长,从而调节算法的收敛速度.通过仿真表明,改进算法具有与MCMA-DD算法相近的误码性能,但是很大程度地加快了算法的收敛速度.     

一种新的变步长LMS算法

为了提高LMS自适应算法的性能,在对传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法分析的基础上,提出了一种新的步长与误差信号之间的函数关系。既能保证均方误差收敛、有较小的失凋,又能在算法达到稳态时,在低信噪比环境下有很好的跟踪性能,并且不易受噪声影响。理论分析和计算机仿真结果均表明该算法优于传统算法。     

一种新的用于罗兰-C的LMS算法

综合运用变步长、批处理、归一化的思想,提出一种新的频域变步长批处理自适应滤波算法,分析并仿真验证其有效性.在Matlab模拟的地波、天波污染、强窄带干扰、随机噪声的复杂环境中,该算法具有较全面的优势:高的收敛速度、快的跟踪能力、小的稳态失调,完全能够满足现代数字罗兰-C系统对地波识别和标准周期过零点识别的要求,并可推广到其他一些高噪声、强相关环境提取信号的应用中.     

一类开关动态系统最优控制问题的梯度下降算法

以开关动态系统的时间最优控制问题作为研究对象,给出了代价泛函的梯度表达式及证明过程,根据具有Armijo步长梯度下降算法得到数值解。通过仿真结果可以看出第一开关点为0.943 2 s,第二开关点为1.426 7 s,精度较高,说明具有Armijo步长梯度下降算法对于最优控制问题有良好的适应性。