一种改进的变步长LMS自适应滤波算法

在分析传统LMS(Least Mean Square)算法及其改进算法的基础上,提出了一种新的改进的变步长LMS算法。新算法利用误差信号以及误差信号相关值共同调整步长,克服了一般变步长LMS算法低信噪比环境下抗噪较差以及高信噪比环境下收敛较慢的缺点。计算机仿真结果表明,与传统LMS算法和VSSLMS算法相比,该算法收敛速度更快,均方误差更小,同时也具有良好的抗噪性能。     

变步长自适应滤波算法的谐波检测

为提高自适应滤波算法的收敛速度,并降低其稳态误差,建立了LMS算法理论最优步长值与误差信号和输入信号之间的关系,提出了一种新的变步长LMS自适应谐波检测算法。该算法的优点是:根据误差信号的平方时间均值估计来调节步长因子,克服了以往算法在自适应稳态阶段步长调整过程中的不足。即使待检测信号的信噪比较低,检测过程也具有较快的动态响应速度和保持较小的稳态失调噪声。计算机仿真表明,该算法具有更好的收敛精度。     

基于梯度向量的变步长LMS算法

传统的最小均方误差(Least Mean Square)算法难以同时获得较快的收敛速度和较小的稳态误差。本文在对传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法分析的基础上,通过建立步长参数与梯度向量之间的一种新的非线性函数关系,提出一种改进的变步长LMS算法。分析和仿真表明,改进后的算法收敛速度更快,均方误差更小,同时也具有良好的抗噪性能。     

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.     

一种基于正弦函数的新变步长LMS算法

为解决传统LMS算法由于固定步长,在解决稳态误差与收敛性之间关系时始终处于矛盾状态的问题,在对固定步长LMS算法分析的基础上,根据变步长LMS算法的步长调整原则,通过构造步长因子μ(n)与误差信号e(n)的非线性函数,提出了一种基于正弦函数的新变步长LMS算法,并且分析了参数取值对算法性能的影响.理论分析和仿真结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS算法和SVS-LMS算法.     

基于双曲正切函数的智能天线变步长LMS算法

提出一种基于双曲正切函数的智能天线变步长最小均方（LMS）算法. 通过建立步长因子与误差信号的双曲正切函数关系改进LMS算法, 解决了固定步长时收敛速度和稳态误差间的矛盾. 仿真结果表明, 所提出的变步长最小均方算法比标准的最小均方算法有更快的收敛速度和更小的稳态误差.     

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。     

一种新的可变步长LMS自适应滤波算法

在简单讨论基本LMS,变步长NLMS和LMS/F组合自适应滤波算法的基础上提出一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,新算法引入修正系数ρ和遗忘因子λi=exp(-i),并利用ρ和λi来产生新的步长参与迭代。计算机仿真结果表明,与基本LMS算法或变步长NLMS、LMS/F组合算法相比,新算法在保持算法简单这一特点的同时进一步加快了收敛速度,并能够收敛到更小且稳定的均方误差(MSE)。     

一种变步长符号梯度脉冲噪声对消算法

针对最小均方误差(least mean square,LMS)自适应噪声对消器在脉冲噪声干扰条件下实现噪声对消失效的问题,提出了一种变步长符号梯度最小均方误差(variable step size sign LMS,VSSLMS)脉冲噪声对消算法?VSSLMS算法利用符号函数对误差信号?参考噪声信号取符号运算构成符号梯度? 符号算子的量化操作可以抑制脉冲噪声对自适应算法的影响,为进一步提高VSSLMS脉冲噪声对消性能,采用误差功率归一化准则设计步长控制函数,给出了一种变步长算法,该算法能减小由于符号算子引入的量化误差对收敛速度和收敛精度的影响?利用计算机仿真把提出的VSSLMS脉冲噪声对消算法与改进的归一化LMP算法(MNLMP)进行了比较,结果表明,VSSLMS算法具有更快的收敛速度,同时具有与MNLMP算法相近的稳态剩余误差?因此,VSSLMS算法在脉冲噪声对消中具有实际应用价值?     

一种变步长自适应信道估计算法

针对传统的LMS算法收敛速度慢和对时变信道跟踪能力弱的缺点做了改进,提出一种应用于LTE-A ( Long Term Evolution-Advanced)系统的变步长LMS( least mean square)信道估计算法,设计一种误差函数来控制步长因子,仿真结果表明比传统算法能明显降低MSE( Mean Squared Error,均方误差),提高信道估计的精度。     

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。     

一种A律PCM编码的简化方法

本文基于逐次比较型A律PCM编码方法,提出一种简化的PCM编码方法。通过归纳PCM编码中段落号与段落起始电平、段内量化间隔之间的关系式,推导抽样信号的段落起始电平、段落号和量化间隔,进而得到PCM编码。该编码是基于逐次比较型的A律PCM编码方法,简便易理解,有利于学生更深入地理解逐次比较型编码原理,对学生掌握逐次比较型编码器的工作原理起到辅助作用。     

一种改进的VSLMS算法

根据几种变步长最小均方误差(VSLMS)算法的特性,把它们分为2类.把2类VSLMS算法的步长公式结合起来,提出一种改进的VSLMS算法.对改进前后的算法进行仿真实验,实验结果表明,改进算法同时获得了2类算法的优良性能,在收敛性、稳态误差及跟踪性方面都有显著提高.     

一种用于DSSS中抗单频干扰的判决反馈算法

为了降低噪声对判决算法的影响,将变步长LMS算法、动量算法与判决反馈算法相结合,提出了一种新的变步长动量判决反馈算法(Variab le step-size DFIS).变步长、动量算法特性保证了这种算法具有较快的收敛速度,同时由于降低了背景噪声对判决的影响,使得这种算法在抗单频干扰方面具有优势.理论分析和仿真结果表明该算法优于其他判决反馈抗干扰算法.     

基于误差信号自相关函数的变步长恒模盲均衡算法研究

提出了一种自适应变步长恒模盲均衡算法，利用剩余误差信号的自相关函数估计值作为控制步长的因子来自适应改变步长的大小，克服了恒模算法存在的固有缺陷。理论分析和仿真实验均表明该算法与恒模算法相比，在收敛过程中加快了收敛速度，收敛后又能减小对均衡器参数的误调，具有更小的稳态剩余误差。     

一种新的变步长LMS自适应算法及其在自适应噪声对消中的应用

阐述了一种改进的LMS算法并应用于自适应噪声对消．新算法利用误差信号的相关值调节算法步长，解决了收敛时间和稳态误差的矛盾，并且不受已经存在的不相关噪声的干扰．对该算法的收敛性和稳定性进行了分析，仿真表明该算法优于固定步长的LMS算法和VSSLMS(variable step size)算法．     

基于恒模类的盲均衡算法的仿真研究

本文阐述了用于信道盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理。对近年来出现的恒模算法的改进算法——变步长恒模算法、修正恒模算法、多模算法、修正多模算法和双模式恒模算法进行了分析和仿真。仿真结果表明,与恒模算法相比,变步长恒模算法和多模算法有较小的剩余误差和较快收敛速度。修正恒模算法和修正多模算法则克服了信道传榆引起的相位偏移。     

神经网络应用于烧结矿质量在线推断

针对烧结过程生产实际，运用神经网络中的ＢＰ学习算法设计了分类器，用于在线推断烧结矿的质量，为了加快ＢＰ学习算法的收敛速度，采用了自适应变步长学习算法，实验结果表明，由此建立的烧结过程神经网络质量预报模型，预报正确率高，具有很好的泛化能力。     

关于非线性时滞微分系统的R-K方法的稳定性

具有时滞微分系统的稳定性问题是近年来讨论的热门话题。迄今，有关时滞微分系统稳定性的概念和结论都仅限于常时滞问题且都只考虑定步变的情况。本文在此基础上对变时滞变步长的情况进行了研究，并证明了在变时滞状态下，具有代数稳定的非线性微分系统的Runge-Kutta方法（简称R-K方法）仍然是零稳定的结论。