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.     

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。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

对变步长自适应滤波算法进行了讨论,提出了一种新的变步长LMS算法。新算法用误差信号的自相关及均方误差的时域平均来调节自适应滤波算法的步长。由于不需要指数运算,新算法的运算量大大降低,收敛速度快,且消除了不相关噪声的干扰。将该算法用于码间干扰比较严重的大气激光通信系统中,仿真结果验证了算法的优越性。     

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)。     

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．     

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。     

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．     

Study of Variable Step Size LMS Adaptive Algorithm Based on Variable Region

This paper puts forward a new variable step size LMS adaptive algorithm based on variable region. The step size p（k） in the algorithm varies with the variation of the region of deviation e （k） to ensure the optimization of the three performance objectives including initial convergent speed, trace ability of the time-varying system and steady disregulation. The paper demonstrates the convergence of the algorithm accompanied by random noise,     

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.     

基于变论域的变步长LMS算法

针对一般LMS自适应滤波算法在对系统建模时存在的初始收敛速度、时变系统跟踪能力及收敛精度三个指标难于协调的问题,提出了变论域变步长的LMS自适应滤波算法,并利用李亚普诺夫函数证明了算法的收敛性.研究结果表明,该算法在对系统建模时可以同时兼顾上述三个指标,可用于控制领域的系统及其逆系统建模.     

个别时变步长LMS自适应算法

本文提出一种步长自适于输入信号与预测误差相关的个别时变步长最小均方(IVLMS)自适应算法。给出步长的物理解释,导出算法的收敛条件、权二阶矩矩阵差分方程和稳态失调量。将个别时变步长的思想应用于归一化LMS算法和分块LMS算法,均获得良好效果。     

ELMS算法及其变步长算法研究

在分析LMS算法的基础之上,对作为其改进算法的ELMS算法进行了研究,并对二者的性能进行了分析比较,指出了ELMS算法的优越性。进而,提出了一种变步长ELMS算法(VSS-ELMS),理论分析和计算机仿真均表明该算法具有较快的收敛速度和更好的稳态性能,可以很好地应用于自适应系统中。     

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。