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一种基于LMS的改进变步长算法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析定步长LMS算法和变步长LMS算法的基础上,提出了一种改进的LMS算法,改进的LMS算法是利用瞬时误差的绝对值的三次方和遗忘因子共同来调整步长的.理论分析和系统辨识的仿真结果均表明,新算法确实具有更快的收敛速度. 相似文献
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对自适应最小均方误差(LMS)滤波算法的步长选取问题进行了研究.在分析现有变步长LMS算法的基础上,通过对双曲正弦函数进行数学变化,构造步长因子u(n)与误差信号e(n)的函数,提出了一种基于双曲正弦函数的新变步长LMS算法,分析了参数a、b、c的选取对该算法性能的影响.仿真结果表明:该算法在收敛速度和稳态误差方面明显优于固定步长LMS算法及SVS-LMS算法. 相似文献
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滤波器的参数设置和信噪比强弱会影响变阶数自适应最小均方(least mean square,LMS)算法的性能,在噪声环境未知的情况下,变阶数LMS的稳态性能是衡量滤波器好坏的重要指标.在分析凸组合分数阶变阶数LMS自适应滤波算法稳态性能的基础上,提出一种变宽度凸组合变阶数自适应滤波算法.理论分析和仿真结果表明,在噪声环境未知情况下,所提算法相比于凸组合分数阶变阶数自适应滤波算法和变误差宽度的分数阶变阶数自适应滤波算法而言,有更好的环境自适应能力、更快的收敛速度和更好的阶数稳定性,具有实用性. 相似文献
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在简单讨论LM S算法的基础上,引入了ELM S算法,分析说明了该算法能达到更小的稳态M SE.改进的变步长ELM S算法是在对有用信号的预测中采用了自适应NLM S预测估计器,步长迭代中引入遗忘因子iλ,利用其与误差信号的加权和产生新的步长参与迭代.不仅对所提算法的收敛性及性能进行了分析,并将其用于自适应噪声对消中获得了成功.仿真结果表明,该算法有较好的收敛性能和较小的稳态失调. 相似文献