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基于LS的梯度迭代最陡下降算法GISDA 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于LS准则、利用梯度迭代的最陡下降算法GISDA(Gradient Iteration Steepest Descent Algorithm,GISDA).该算法在梯度计算上比LMS精确.新算法与传统的最陡下降算法相比,具有运算量小、容易实现等优点.GISDA算法比LMS算法收敛速度快、稳定性更好.并给出了GISDA算法和LMS算法性能比较的计算机仿真结果和结论. 相似文献
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提出一种基于新息更新的时变步长LMS算法(TVSLMS).该算法结构简单,时变步长设计新颖,与典型的LMS算法,如著名学者Windrow的LMS算法和Doherty和Porayath所提出的DLMS算法相比,TVSLMS算法收敛速度最高.尤其是算法所引入的收敛加速度,对收敛速度具有灵敏的调速作用. 相似文献
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