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提取正弦信号参数的非线性寻优最小二乘算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出一种非线性动态寻优的最小二乘算法(LMS),以高效地估计正弦信号幅值、相位和直流偏置.利用随机逼近理论中的Kiefer-Wolfowitz定理,提高了非线性梯度法搜索LMS估计量极值的收敛速度.以整周期内采样均值为迭代初值,迭代步长的选择根据各参数的差异分别选取,并采用修正因子以加快迭代的收敛速度,设置最大步长防止算法溢出.仿真表明,在计算量相当的情况下,该算法参数估计精度明显优于传统LMS. 相似文献
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