一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

针对变步长自适应滤波算法收敛速度和稳态误差相矛盾的不足,建立了步长μ(n)与误差信号e(n)之间的一种新的非线性函数关系.该函数具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,且能克服输入端不相关噪声对步长μ(n)的影响.由此函数,得出了一种新的变步长自适应算法,理论分析和计算机仿真结果表明该算法的性能优于文中所述其他算法.     

一种新型变步长LMS自适应滤波算法及性能分析

针对现有LMS算法不能同时提高收敛速度及降低稳态误差的矛盾。提出一种在步长参数u(n)与误差e(n)之间建立了一种分段线性函数关系。该关系具有在误差e(n)接近零处缓慢变化的优点,克服了一些变步长LMS算法在自适应稳态阶段u(n)取值偏大的缺陷。实验证明,本算法具有计算量小,抗干扰能力强,性能可以明显改善等优点。     

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.     

基于反双曲正切函数的变步长LMS算法

针对定步长的LMS算法无法同时满足低稳态误差和快收敛速度这个需求,本文提出了一种基于反双曲正切函数的变步长LMS算法. 该算法基于反双曲正切函数构建步长与误差信号之间的非线性函数关系式,以此来替代LMS算法中的定步长,实现了对步长因子的动态调整. 文中详细讨论了新的变步长函数中参数α,β和γ对于算法性能的影响,并和其他几种较新的变步长算法进行了性能比较. 仿真结果表明,所提算法很好地兼顾了收敛速度、稳态误差和跟踪性能,在系统辨识、正弦信号去噪和自适应线性预测方面表现出了优异的性能.      

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。     

一种新的变步长LMS算法及在自适应波束形成中的应用

LMS算法是自适应波束形成的经典算法之一,由于其步长中参数是固定值,造成收敛速度与稳态误差之间相互制约,影响算法的性能.因此,提出了基于Sigmoid函数的变步长LMS方法,并且误差e(n)在接近为零时有缓慢变化的特点,分析了α、β与e(n)的函数关系以及对收敛性能的影响.计算机仿真表明,该算法有较好的收敛性能.     

一种新型的迭代变步长LMS算法及性能分析

为解决现有固定步长和变步长类最小均方(Least Mean Square,LMS)算法在跟踪时变系统中存在的收敛速度慢、稳态失调误差较大的缺陷,提出了一种基于S-L(Sigmoid-Logistic)函数的迭代变步长LMS算法.首先,采用Sigmoid二次型函数构建步长因子的动态调整规则,实现不同误差情况下的自适应稳态调谐;然后通过Logistic函数建立误差信号与迭代时间的联合非线性函数,作为步长因子的控制前端输入信号,从而能够兼顾稳态误差与迭代时间对步长因子的修正作用.仿真结果表明,该方法能够在快速收敛情况下获得较小的稳态失调误差,对未知、时变系统表现出了较快的收敛速度和跟踪精度.     

一种变步长LMS算法及其Matlab仿真

对变步长自适应滤波算法进行了讨论，对VS—LMS算法进行了改进，建立了步长因子μ与误差信号e（n）之间另一种新的非线性函数关系．理论分析和计算机仿真结果表明，该关系不仅具有原有算法收敛速度快的优点，而且在低信噪比环境下比原有算法具有更好的抗噪声性能．     

一种基于MVSSLMS算法的改进及在语音增强上的应用

提出了一种改进的变步长LMS(Modified Variable Step Size Least Mean Squares)算法.用误差信号的自相关e(n)e(n-1)及均方误差e2(n)来调节自适应滤波算法的步长μ(n).仿真结果表明该算法的收敛速度更快,优于MVSSLMS算法,可以很好地应用于自适应系统中.最后,研究了改进算法在语音增强系统中的实现,从混噪语音中提取了原始语音信号.     

变步长等变自适应盲源分离算法

针对传统盲源分离(BSS)算法采用固定步长难以同时兼顾收敛速度和稳态误差的难题,采用等变自适应盲源分离(EASI)算法,提出了一种基于分离指标的变步长等变自适应盲源分离算法(VS-SI)。该算法利用EASI收敛条件,构造表征信号分离程度的分离指标,并设计带遗忘因子的更新算法,以减小历史数据误差的影响,实现分离指标的自适应计算,并采用一个非线性单调递增函数实现步长的自适应调节。通过与固定步长的自然梯度算法(FS-NG)、固定步长的EASI算法(FS-EASI)、步长指数衰减算法(EDS)和基于权重正交约束变步长算法(AS-WO)的性能进行对比,结果表明,在无噪声和有噪声两种情况下,提出算法均有较快的收敛速度,最终性能指标分别减小了15%和20%以上,同时兼顾稳态误差和收敛速度,具有较好的数值鲁棒性。