一种变步长LMS自适应算法

本文提出一种步长自适应于绝对误差和的最小均方(LMS)自适应算法。给出收敛条件和精度比值。新算法对平稳和非平稳输入信号的权噪声功率,及系统的跟踪能力都明显地优于一般的LMS自适应算法。并给出计算机模拟结果。     

一种改进的噪声抵消器LMS自适应算法

指出常规噪声抵消器LMS自适应算法采用恒定的步长，具有收敛速度慢，失调量大的缺点，提出了一种改进的LMS自适应算法，该算法根据对输入信号信噪比的估计，采用变步长，其步长随输入信号信噪比的变化而改变，从而提高了收敛速度，降低了回响，提高了输出信号信噪比，计算和实验结果表明改进的算法在收敛速度，降低回响，消噪性能等方面均优于常规算法。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法

在分析传统LMS(Least Mean Square)算法及其改进算法的基础上,提出了一种新的改进的变步长LMS算法。新算法利用误差信号以及误差信号相关值共同调整步长,克服了一般变步长LMS算法低信噪比环境下抗噪较差以及高信噪比环境下收敛较慢的缺点。计算机仿真结果表明,与传统LMS算法和VSSLMS算法相比,该算法收敛速度更快,均方误差更小,同时也具有良好的抗噪性能。     

一种新的可变步长LMS自适应滤波算法

在简单讨论基本LMS,变步长NLMS和LMS/F组合自适应滤波算法的基础上提出一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,新算法引入修正系数ρ和遗忘因子λi=exp(-i),并利用ρ和λi来产生新的步长参与迭代。计算机仿真结果表明,与基本LMS算法或变步长NLMS、LMS/F组合算法相比,新算法在保持算法简单这一特点的同时进一步加快了收敛速度,并能够收敛到更小且稳定的均方误差(MSE)。     

等边三角形面阵LMS算法的研究

天线阵元的排列是影响自适应数字波束形成的重要因素,自适应波束形成算法是数字波束形成的核心。本文对等边三角形面阵的阵元排列结构和阵列响应方向进行了研究,同时用LMS算法对等边三角形面阵进行了自适应波束形成的仿真,为等边三角形面阵其他形式的自适应算法提供了具体参考。     

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.     

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。     

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。     

一种改进的解相关LMS自适应算法

针对变步长LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时,收敛速度下降导致性能下降的问题,提出了一种改进的解相关LMS自适应算法,该算法引入解相关原理和归一化处理,用输入向量的正交分量来更新滤波器权系数,有效加快了算法的收敛速度,且稳态误差小,使得算法在有色输入和大范围的动态输入下都能保持良好性能.     

一种稳健或收敛的适应控制算法

对具有未建模动态特性的随机系统同时建立了遗忘因子推广最小二乘算法的稳健性或收敛性及适应跟踪的渐过最优性．作为特例，对推广最小二乘算法也获得了类似的结果．     

自适应滤波器的变换域LMS快速实现算法

本文提出了一种自适应滤波器的变换域ＬＭＳ快速实现算法，井给出了实现这种自适应滤波器的双层线性结构。较之传统的时域ＬＭＳ算法它具有更好的收敛性，并且可以抑制计算误差的积累，因而特别适合于用低低成本实现。此外，还给出了计算机模拟的结果。     

磁盘阵列 Cache 自适应预读算法的研究

提出了一种磁盘阵列Ｃａｃｈｅ的算法，它使用自适应的预读策略根据以往磁盘访问的信息来较精确地预测下一次访问的磁盘地址，并预先读出到Ｃａｃｈｅ中，从而降低磁盘访问的平均服务时间。讨论了在多任务环境下的适配算法。模拟测试的结果表明：本算法比ＬＲＵ算法优越。     

LMS的收敛性及最优参数的选取

对荆武兴等的求解线性代数方程组的ＬＭＳ格式的收敛性给出了新的证明，得到了最优参数的选取     

基于VHDL语言的LMS自适应滤波器的硬件实现方法

提出了一种LMS数字自适应滤波器的硬件实现方法，就是用VHDL语言描述设计文件，在ALTERA公司的ACEX系列芯片上实现自适应滤波器，在Maxplus2上进行了模拟仿真和时序分析，并给出了该算法在MATLAB上的计算结果。     

非负约束问题的一个简便算法及其收敛性

对非负约束问题■的可行点 x_o,本文指出:x_o 是 K-T 点的充要条件是▽f(x_o)≥0且▽f(x+o)中对应于 x_o 的正分量的分量全为零。如果x_o 不是 K-K 点,则某一单位向量或负单位向量必为 x_o 处的可行下降方向。由此得到了一个简便的算法,并证明了其收敛性。     

非线性信道判决反馈快速收敛神经网络均衡器

针对严重符号间串扰及轻度非线性畸变的数学信道，提出了一种神经网络判决反馈均衡器。它将传统的线性信道判决反馈结构巧妙地随入二层感知器中，学习时充分利用训练信号的信息，在可调权数较少的情况下，取得了较好的均衡效果；人为选择初始权值大大提高了收敛速度。模拟结果表明：该均衡器简单实用、便于实时处理，且均衡性能有较大的改善。     

一类模型参数自适应修正算法的分析及改进

通过一个实际的热轧带钢卷取温度控制系统,提炼出一套模型参数自适应修正算法,进而分析了它的特点及收敛性,认为这种参数自适应修正算法并不能保证参数收敛于所希望的值,这是造成带钢卷取温度控制精度产生波动的一个原因。提出了改进方案,使之成为适于实际应用的控制方法。     

多变量系统鲁棒保护自适应控制算法

研究了多变量系统自适应控制的有关问题，提出了多变量系统的鲁棒保护自适应控制方法，数字仿真和实验结果表明，该方法有效地解决了时变滞后系统的控制问题，适用于控制多变量时变滞后和参数未知系统。     

一个无约束最优化信赖域算法的全局收敛性

一个无约束最优化信赖域算法的全局收敛性柯小伍（北京师范大学数学系，１００８７５，北京；２９岁，男，博士后）关键词信赖域算法；全局收敛性；无约束最优化分类号Ｏ２２４对于无约束最优化问题，Ｒｎ→Ｒ是Ｒｎ上的连续可微函数，已经有许多信赖域算法以及它们的收敛...