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.     

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．     

一种改进的LMS Newton算法及分析

详细论述了对常规LMS Newton算法的改进算法,通过建立步长因子μ与误差信号e（n）之间的非线性函数关系,提出经过修正的新的变步长自适应滤波算法;详细分析了修正算法中的若干因子对算法的影响及在不同IP环境下的表现,表明该算法具有传统固定步长LMS算法计算量小、稳定性好、简单、易于实时处理等优点;理论分析及计算机仿真结果表明,其收敛速度及稳定性优于修正SVSLMS算法。     

一种改进的变步长自适应匹配追踪算法

压缩感知是利用信号的稀疏性和可压缩性进行信号处理的新理论.针对压缩感知中信号稀疏度未知的问题,提出了一种改进的变步长自适应匹配追踪(MVss AMP)算法.该算法通过计算余量与测量矩阵的相关性,自适应地选择候选集原子,并且通过可变步长更新支撑集,实现信号的精确重建.该算法通过设置一个参数来控制步长变化.仿真结果表明:该算法在误差范围内实现了信号精确重建,并且重建性能优于其他同类算法.     

基于信噪比的改进变步长LMS算法及应用

在无线直放站反馈干扰抵消的过程中,自适应滤波器的误差信号可以接收目标信号与残余回波的混合,是阻碍滤波器根据残余回波强度,快速调整抽头系数.利用误差信号的特点,给出了一种基于信噪比的改进变步长最小均平方(least mean square,LMS)自适应算法.该算法利用误差信号和滤波器的输出信号作为目标信号和反馈干扰信号的估计,根据目标与干扰信号的功率比值来调整自适应滤波器的步长.计算机仿真结果表明,该算法具有快速的初始收敛速率和较小的超量均方误差.在稳态情况下,对于干扰的突变能够快速地再次收敛,表明该算法在反馈干扰抵消方面的性能优于已有的算法.     

基于改进LMS自适应滤波的局部放电噪声抑制方法

为了解决局部放电测量现场中信号淹没在周期性窄带干扰中的问题,文中提出一种应用于变压器局部放电在线监测系统的改进变步长最小均方(least mean square, LMS)自适应滤波算法,通过构造一个新型滤波函数结合实际情况中AD芯片量程自适应调整步长,解决了传统LMS算法需要阶数和步长匹配、收敛性差、容易发散的缺点。通过改变滤波器阶数和参考信号时延,分析改进算法收敛速度及稳态误差,并对测试中发现时延为0的特殊情况进行了讨论分析,为高信噪比自适应滤波器设计提供了参考。改变新方法初始迭代步长同传统固定步长LMS算法的迭代过程进行了仿真对比,证明了新方法具有收敛速度快、不易发散的优点。最后,通过实验室搭建的变压器局放在线监测装置,对比分析了实测数据下传统LMS算法与本文算法的不同效果,通过对信噪比(SNR)、均方误差(MSE)和波形相似系数(NCC)三种指标对比,验证了新方法的优越性。