一种新的变步长LMS自适应算法及其在自适应噪声对消中的应用

阐述了一种改进的LMS算法并应用于自适应噪声对消．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．对该算法的收敛性和稳定性进行了分析，仿真表明该算法优于固定步长的LMS算法和VSSLMS(variable step size)算法．     

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。     

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.     

一种可变步长LMS算法及其性能分析

提出了一种自适应可变步长最小方差算法（ANVSS），以解决基本最小方差算法LMS中收敛速度和稳态误差之间的矛盾．该算法利用当前和过去共m（滤波器阶数）个误差信息，并通过引入修正系数ρ和遗忘因子λ（i），来确定下一步的迭代步长．文中对这种算法进行了分析和仿真验算．对比一般的变步长算法，ANVSS算法对于平稳过程中的滤波器能获得更快的收敛速度和更小的稳态误差，同时还具有较好的跟踪跃变系统的能力．     

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。     

一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法

将小波变换、变换域自适应算法和变步长自适应算法相结合，得出了一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法(NDWT-LMS)，该算法可以有效地降低输入信号的自相关程度，克服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。计算机仿真结果表明该算法与LMS算法相比具有更快的收敛速度和更小的失调噪声，可以很好地应用于自适应系统中。     

自适应回波抵消器的算法分析与比较

在简单介绍回波产生背景及回波抵消器的基本原理后，详细阐述了当前普遍采用的各种自适应回波算法，并比较了各算法的性能，指出了各算法的适用场合．LMS算法是所有算法的基础，NLMS算法是对其的归一化，改进RLS算法则针对多重回波而言，变步长的LMS算法及MVS算法主要是对LMS算法的步长值由固定突破为因输入信号或误差信号而可调节的函数．     

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。     

一种改进的变步长BLMS算法

在ＢＬＭＳ（Ｂｌｏｃｋ Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）算法的基础上提出了一种变步长算法，它除具有ＢＬＭＳ算法的特点，还提高收敛速度，降低了权失调噪声，具有较好仰噪能力。适用于实时器材怕低消，计算机仿真效果较好。     

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。     

基于M估计的自适应滤波器

Ｍ估计器是一种广泛应用于信号滤波的稳健性估计器。在Ｈｕｂｂｅｒ引入的Ｅｕｌｅｒ距离函数中,参数ｋ的确定十分重要,直接影响滤波性能。通过对信号局部统计特性的分析,提出了一种自适应选择参数ｋ的变参数Ｍ滤波器,为Ｍ估计提供了一般参数选择方法。文中的理论分析和测试结果表明,该算法对复杂噪声有较好的滤波效果。     

简化滤波算法探讨

对一类较一般的非线性系统，依据把状态量增大的方法（扩维法），新息性质和输出相关法的思想，提出了一种自适应简化非线性滤波算法与许多同类算法相比，它具有简捷性，有效性和精确性，适合于军事工程技术中的实现计算。     

带有色观测噪声的改进自适应滤波算法

在噪声消除系统中,若观测噪声为有色噪声,则基于最小二乘准则(LS),提出了两段RLS-RELS算法,这是一种改进的递推增广最小二乘法,该自适应算法能显著减小噪声的影响,提高信号质量.并在此基础上提出了计算噪声方差的估值方法.计算机数值仿真例子和信噪比的计算比较证明了算法的正确性和有效性.     

一般全结构模型预报误差的递推算法

预报误差的高斯一牛顿迭代法具有收敛快、无偏性和数据稳定性好的特点。L.Ljung 导出了算法的增益矩阵 L(f)在全结构模型中各多项式阶次相同的条件下盼快速算法。但在实际应用中,各多项式的阶次不可能相等,使 Ljung 的方法的应用受到了限制。本文推导了各多项式阶次不等时的增益矩阵 L(f)的快速算法,从而使预报误差递推算法更便于实时处理的应用。     

低信噪比弱信号提取算法研究

采用从强背景噪声中提取话音信号的自适应噪声抵消技术———最小均方误差(LMS)入手,对该算法的性能进行了分析,针对其收敛速度慢、提取信号频带窄的缺点,提出了改进的有动量因子的自适应最小均方误差算法(MLMS).仿真结果表明,该方法对于解决弱信号提取问题有一定效果.     

带有色观测噪声的自适应滤波算法

对于带有色观测噪声的系统,基于最小二乘准则(LS),提出了递推增广最小二乘算法(RLSE),该自适应算法能显著减小噪声的影响,提高信号质量.并在此基础上提出了计算噪声方差的估值方法.计算机仿真例子和信噪比的计算证明了算法的正确性和有效性.     

一种新的变步长自适应最小均方算法

提出了一种根据滤波器系数梯度差值的自相关来计算步长的新的变步长自适应LMS算法。分析了算法的收敛性能和稳态特性,给出了算法参数选择的原则。由实验验证了该算法具有良好的收敛性能和跟踪特性,特别是在输入信号相关的情况下,该算法显示出比标准LMS算法和其它变步长算法的优异性能。     

离散系统的自适应滤波

本文介绍了自适应滤波器及其最小均方（LMS）算法，通过计算机进行了仿真实验并对仿真结果进行了讨论。     

一种简单的变步长自适应α—LMS滤波算法

提出了一种简单的变步长α-LMS算法(vα-LMS),并给出了它的设计方法。导出了描述α-LMS算法收敛过程的动态方程,并据此讨论了α-LMS算法的算法性能。与vα-NLMS算法相比,Vα-LMS算法的优点是简单易行、计算量小,但它对输入信噪比的稳健性(RObustncss)却劣于Vα—NLMS算法。Vα-LMS算法的性能将优于Dα-LMS算法。计算机模拟结果与理论分析结果吻合较好.