基于LMS算法的自适应均衡器的分析

LMS算法由于简单而获得了广泛的应用,文章通过MATLAB仿真,分析了基于LMS算法的自适应均衡器的特性,分别讨论了步长参数和特征值扩散度对均衡器收敛特性和均方误差的影响。     

归一化LMS算法自适应滤波器的MATLAB仿真与DSP实现

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.     

基于LMS算法的智能天线的MATLAB仿真

分析了智能天线的基本原理,结合一种直线阵自适应阵列,在MATLAB软件下,采用基于LMS算法的波束成形方法,对智能天线进行仿真实现.结果表明,使用基于LMS自适应算法的智能天线技术后,接收端的误比特率(BER)得到明显降低.     

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.     

一种新的变步长LMS算法

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.     

线性调制下LMS和RLS算法研究及仿真

利用MATLAB仿真软件对线性调制下LMS和RLS两种算法进行仿真,通过仿真比较了两种算法的收敛速度,对两种算法收敛后的误码率进行分析,研究了步长对LMS算法均方误差性能曲线的影响和遗忘因子对RLS算法性能曲线的影响．     

改进的LMS算法及其在雷达干扰对消系统中的应用

为提高雷达系统在复杂电磁环境下的抗干扰能力，对雷达干扰对消系统及其自适应滤波算法进行了分析,给出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法。该算法利用类Sigmoid函数去调节步长,减少了运算量,并在类Sigmoid函数中利用误差信号的自相关值调整步长,从而解决了算法较快的收敛速度与较小的稳态误差之间的矛盾,并且降低了算法对输入噪声的敏感性。将该算法应用到自适应干扰对消系统中进行了计算机仿真验证,计算机仿真结果与理论分析一致,表明了该算法具有一定的可行性和优越性。     

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。     

LMS和RLS算法的研究与实现

自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。寻求收敛速度快、计算复杂性低、数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。本文介绍了目前两种典型的自适应滤波算法,即最小均方（Least Mean Square,LMS）算法和递归最小二乘（Recursive Least Square,RLS）算法,并对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现,给出了算法性能的综合评价。     

高斯白噪声下LMS算法的改进

自适应（ＡＲ）模型是数字信号处理中广为应用的一种模型,它的系数可以通过ＬＭＳ算法求解。但当输入信号受到高斯白噪声干扰时,用ＬＭＳ算法求得的解误差很大,所以提出了改进的算法。通过理论分析,指出这种算法的有效性。     

有色环境下的LMS算法研究

研究有色噪声和非平稳信号(如回声取消)情况下自适应滤波,提出解相关自适应最小均方(LMS)算法。首先设计出自适应预滤波器同时对输入信号和误差信号解相关,使输入信号和误差信号的白化,然后证明该方法并不改变维纳最优解,最后提出改进的变步长解相关自适应LMS算法。仿真实验表明:无论在有色噪声环境下还是白噪声环境下,该算法都改善了LMS算法性能,即提高了收敛速度又减小稳态误差。     

基于LMS算法的自适应滤波方法研究

自适应滤波器为一个未知系统的建模提供了一种简单,实用的方法。可以在不知道系统的理论模型的条件下,通过测量和学习,实现对未知系统的最佳拟和。本文简要介绍了自适应滤波在信号处理系统建模中的应用,着重讨论了IIR递推结构自适应滤波器的LMS算法。在此理论基础上阐述了一种改进的LMS算法。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。     

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。     

LMS自适应滤波算法原理与仿真

在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,重点研究了LMS自适应滤波算法,并借用Matlab仿真平台,给出了在一定信噪比条件下,LMS算法的滤波结果。通过分析仿真可以看出,LMS算法计算量小,可以达到较好的滤波效果,容易实现,有很高的实用价值。     

一种改进的可变步长LMS算法及其性能分析

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。     

频域自适应数字滤波器LMS算法的研究

本文应用 DFT 的“重迭保留”法和循环卷积定理、LMS 算法原理,导出了频域自适应滤波的 LMS 算法的公式。通过分析该算法的性能,并与时域LMS 算法作比较,证明了频域自适应滤波的 LMS 算法的可行性。     

一种新的变换域变步长批处理LMS算法及其应用

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。     

一种改进自适应算法的收敛性

本文分析了改进自适应算法收敛条件，给出了算法收敛的新概念，从失调的表确表达式出发，解出了算法收敛的步长范围。