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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 375 毫秒

1.  基于双曲正切函数的智能天线变步长LMS算法  被引次数:2
   钟慧湘  郑莎莎  冯月萍《吉林大学学报(理学版)》,2008年第46卷第5期
   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.    

2.  一种新的可变步长LMS算法研究  
   王伟强  杨金明  杨苹  王娜《河南科学》,2005年第23卷第5期
   在分析基本最小均方误差算法(LMS)和归一化最小均方误差算法(NLMS)的基础上,提出了一种新的可变步长LMS算法(NVLMS)和它的改进算法(MNVLMS).仿真结果显示,NVLMS算法对于平稳过程中的滤波器,能获得较快的收敛速度和较小的稳态误差.在非平稳环境下,MNVLMS算法在减少算法复杂度的情况下能获得和NLMS算法一样的收敛速度和稳态误差.    

3.  一种新的变步长LMS自适应滤波算法及性能分析  被引次数:7
   张中华  张端金《系统工程与电子技术》,2009年第31卷第9期
   研究了自适应最小均方误差(1east mean squares,LMS)滤波算法的步长选取问题.在详细分析现有变步长LMS算法的基础上,给出一种以双曲正切函数的改进形式为变步长的LMS算法.讨论了步长参数的选取原则及其对算法收敛性、抗干扰性和稳态误差的影响.该算法不但具有较快的收敛速度和跟踪速度,而且能获得更小的稳态失调.理论分析和仿真结果表明,该算法具有更好的稳态性能.    

4.  基于加权平均梯度的变步长LMS算法  
   高丽  韩彦博《吉林师范大学学报(自然科学版)》,2018年第2期
   为了尽可能减少影响变步长LMS算法性能的因素,提出了基于加权平均梯度的变步长LMS算法.该算法的滤波器权系数在收敛的过程中自适应接近最优权矢量,算法利用平滑梯度矢量的欧式范数和瞬时误差控制步长更新,并从理论上分析了算法的稳态误差.与其他几种变步长LMS算法对比,该算法的收敛速度最快、稳态误差最小.    

5.  基于双曲正弦函数的新变步长LMS算法  
   罗海富  刘辉  张旗《湖南师范大学自然科学学报》,2014年第4期
   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.    

6.  最优变步长最小均方模型和实现算法  被引次数:1
   谷源涛  唐昆  崔慧娟  杜文《清华大学学报(自然科学版)》,2003年第43卷第1期
   为了解决最小均方(leastmeansquare,LMS)算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾,在独立假设的条件下,从滤波器系数均方误差的角度,提出了最优步长定理,证明了最优步长和均方误差之间存在一一对应的关系。并以此构造了最优变步长LMS(optimalvariablestep-size,OVS-LMS)模型。推出了最优步长的递推式,讨论了最优初始化相对步长的选取方法。综合以上的分析结果,提出了该模型的实现算法。计算机仿真证明了该算法和OVS-LMS模型的学习曲线是非常相近的,因而该算法在独立假设条件下是最优的变步长LMS算法。    

7.  基于梯度向量的变步长LMS算法  被引次数:1
   张立峰  张树群  雷兆宜《科学技术与工程》,2013年第13卷第25期
   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。    

8.  独立假设下的最优变步长LMS模型和算法  被引次数:3
   谷源涛  唐昆  崔慧娟  杜文《中国科学(E辑)》,2003年第33卷第8期
   为了解决LMS(least mean square)算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾, 基于独立假设, 以最小均方误差为准则, 提出并证明最优步长定理, 说明最优步长和均方误差之间存在一一映射的关系; 以此构造最优变步长LMS(optimal variable step-size LMS, OVS-LMS)模型, 确定了变步长LMS算法收敛速度的理论极限; 讨论了最优初始相对步长的选取方法和未知系统跳变时最优步长的计算. 根据导出的两个最优步长迭代式, 提出OVS-LMS算法. 仿真结果表明, 该算法和OVS-LMS模型的学习曲线基本一致, 证明该算法是独立假设条件下的最优变步长LMS算法.    

9.  一种时域变步长BLMS自适应算法  被引次数:1
   肖海英  何方白《西南科技大学学报》,2006年第21卷第2期
   在块最小均方LMS自适应滤波算法(BLMS)的基础上,提出了一种新的变步长的BLMS算法,该算法中的步长随着块平均误差增加或减小而相应地变大或变小,并引入补偿因子,使得自适应滤波器在调节权值的过程中块均方误差在接近零处具有缓慢变化的特性。理论分析和实验仿真表明,该新算法具有比BLMS算法较快的收敛速度,较小的稳态误差,有较好的抑制噪音的能力,有利于实时数字信号处理。    

10.  一种新的变步长LMS算法及其仿真  被引次数:1
   俞洋  杨俊松  田亚菲《甘肃科学学报》,2005年第17卷第2期
   在分析传统LMS算法及其改进算法的基础上,提出了一种新的可变步长LMS算法,新算法采用梯度矢量的平均值的平方值调整步长.计算机仿真表明,与传统LMS算法和文献[1]中的VSS-LMS算法相比,新算法有更快的收敛和跟踪速度,并能收敛到更小且更稳定的均方误差。    

11.  归一化LMS算法自适应滤波器的MATLAB仿真与DSP实现  
   曾照福  赵巧红《湖南科技大学学报(自然科学版)》,2010年第25卷第3期
   固定步长LMS算法自适应滤波器在收敛速度与稳态误差之间存在矛盾,变步长LMS算法的步长因子是变化的,能够灵活避免此矛盾.分析了两种变步长LMS算法自适应滤波器基本原理,先使用MATLAB对其分别进行仿真,之后应用SZ-EPP5416评估板对其分别进行了DSP实现,仿真结果与DSP实现都表明变步长LMS算法改善了收敛速度与稳态误差间矛盾,但归一化LMS算法能更好地改善固定步长LMS算法的矛盾,具有更快收敛速度与更小稳态误差.    

12.  基于改进的双曲正切函数变步长LMS算法  被引次数:1
   田福庆  罗荣  李克玉  丁庆喜《系统工程与电子技术》,2012年第34卷第9期
   为了改进现有的变步长最小均方误差(least mean square,LMS)算法在低信噪比时性能较差的缺陷,提出了一种基于改进的双曲正切函数的变步长LMS算法,从理论分析和仿真实验两方面讨论了引入参数对算法收敛性、跟踪性、稳定性的影响及算法的抗干扰性。理论分析和仿真实验表明该算法在高低信噪比时均具有较快的收敛速度和跟踪速度以及较小的稳态误差和稳态失调,并且在低信噪比时该算法的收敛性、跟踪性、稳态性均优于其他多种变步长算法。    

13.  一种新的变步长LMS算法  被引次数:1
   张永华  马社祥  代红维《天津理工大学学报》,2010年第26卷第1期
   对已有的一些变步长LMS自适应滤波算法进行了分析,在此基础上提出一种改进的变步长LMS算法.该算法建立了步长因子与误差信号和权系数变化之间的非线性函数关系,从而使权向量异步更新达到最佳.仿真结果表明,该算法具有更快的收敛速度,更小的稳态误差及更平稳的收敛过程.    

14.  一种基于正弦函数的新变步长LMS算法  
   卢炳乾  冯存前  龙戈农《空军工程大学学报(自然科学版)》,2013年第14卷第2期
   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.    

15.  变权值LMF/LMS自适应多用户检测器  被引次数:5
   李文元  何雯  刘梧林  王丽军《系统仿真学报》,2007年第19卷第8期
   提出了一种改进型的LMF/LMS自适应多用户检测器,即变权值互补比较LMF/LMS多用户检测器(VWCCLMF/LMS-MUD)。该检测器通过两个滤波器分别控制检测器的收敛速度和稳态性,并在最小均方误差的准则下调整权值比例。计算机仿真结果表明,该检测器在高斯和瑞利信道下均具有比LMS算法更快的收敛速度和比LMF算法更小的稳态误差。    

16.  一种改进的可变步长LMS算法及其性能分析  
   赵文昌  杨燕婷  陈婧《科技咨询导报》,2009年第17期
   本文在1对传统的LMS算法进行分析,并针对该算法中步长选取影响收敛速度与稳态误差的这一对矛盾,通过建立步长因子与输入信号和误差之间的关系提出了一种改进的归一化变步长LMS算法,仿真结果验证了该算法的优越性。    

17.  一种新的可变步长LMS自适应滤波算法  被引次数:5
   王敏强  胡贵龙  郑宝玉《南京邮电大学学报(自然科学版)》,2003年第23卷第4期
   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)。    

18.  VoIP回声消除中LMS改进算法的研究  
   李丽  石翠萍  李会《高师理科学刊》,2016年第6期
   为解决VoIP中语音回声问题,给出了一种改进的变步长LMS算法。改进算法在收敛时具有较大的步长,能快速消除回声,收敛后,步长变小,以减小稳态误差,使收敛速率与稳态误差之间的矛盾得到改善。仿真结果表明,改进算法的收敛速度和回声消除效果较好。    

19.  一种新的变换域变步长批处理LMS算法及其应用  被引次数:5
   童宁宁  冯存前  张永顺《空军工程大学学报》,2006年第7卷第1期
   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。    

20.  变步长LMS自适应极化递推估值算法  
   祁海明  宋立众  金铭  乔晓林《系统工程与电子技术》,2005年第27卷第11期
   为了解决最小均方误差算法(least mean square,LMS)在干扰极化状态估值中存在的收敛速度和稳态误差之间的矛盾,应用变步长LMS算法进行干扰的极化状态递推估值。分析了传统定步长因子μ的选取和其对算法达到稳态时误差的影响;讨论了当干扰极化状态变化时算法的跟踪性能;并以雷达测角为例,进一步分析算法的实际应用可行性。最后给出了算法实现的原理方案。仿真结果和理论分析相一致,证明了该方法的有效性。    

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