改进的变步长LMS自适应滤波算法及仿真

通过分析变步长自适应滤波算法,建立步长和误差信号之间的非线性关系,提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法,并用计算机进行仿真,结果表明该算法在误差接近于零时步长具有缓慢变化的特性,滤波效果更好。     

几种变步长LMS算法的性能分析与比较

针对传统LMS算法的收敛速度与稳态误差存在矛盾这一问题,列出了NLMS、G-SVSLMS及改进的变步长LMS3种变步长LMS自适应滤波算法。通过仿真对比和理论分析,证明改进的变步长LMS算法具有更快的收敛速度、更小的稳态误差和更强的抗干扰能力。     

基于相关箕舌线的变步长自适应滤波算法

针对箕舌线变步长自适应滤波算法(LMS)抗噪声能力差,不适合在噪声环境中使用的缺点,提出在步长更新时加入输入信号的控制,提高了系统的抗噪声性能。仿真表明,改进的算法比原算法具有更快的收敛速度和更强的抗噪声性能。     

基于变论域变步长LMS算法的自适应逆控制系统稳定性

提出一种基于变论域变步长LMS自适应滤波算法,该算法的步长随偏差论域的变化而变化。理论研究和仿真结果表明,该算法在控制系统对象及其逆的建模中能同时兼顾初始收敛速度、时变系统跟踪能力及收敛精度三个性能指标,可应用于自适应逆控制系统对象及其逆的建模中,使控制系统具有良好的动静态特性。并给出了基于变论域变步长LMS算法的自适应逆控制系统全局稳定性证明。     

一种基于解相关的变步长LMS算法

在自适应滤波器的构造算法中,LMS算法作为经典理论其应用范围广泛,如何进一步提高滤波器的性能,满足实时数据处理的需要,是当前的一个研究热点.本文讨论了一类针对传统LMS算法进行改进的变步长自适应算法,分析其性能,给出了一种新的变步长自适应算法.这种算法同时从调节变步长的形式和滤波器权系数向量的更新方式2个方面出发,进一步提高了算法的收敛速率,充分调和了收敛速率与稳态误差之间的矛盾.计算机仿真结果表明,新的基于解相关的变步长LMS算法具有更快的收敛速率和更小的稳态误差,能较好地对信号进行跟踪滤波.     

基于自适应滤波算法的谐波仿真分析

为改善自适应滤波算法的滤波效果,减小稳态误差,提高跟踪响应速度,并验证改进的变步长LMS滤波算法的有效性和优越性,利用电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC,构建电网谐波仿真计算模型,并与传统的基于瞬时无功功率理论的p-q算法以及定步长LMS算法进行仿真比较,根据不同系统条件下的滤波仿真波形,进行快速傅里叶分析,验证了此改进变步长LMS算法在计算量增加不多的前提下,可以同时获得较好的跟踪速度和较小的稳态误差,证实了该算法的有效性。     

一种改进的变步长LMS自适应算法

为了得到一种抗干扰性能强、收敛速度快、稳态误差小的变步长LMS算法,本文分析了传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法,并对现有变步长LMS算法进行分类归纳,在列出几种具有代表性算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法.新方法引入修正系数,通过当前和过去估计误差以及误差的时域均值来调节自适应算法的步长,具有收敛速度快,稳态误差小的优点,并且提高了LMS算法的抗干扰性能.文中最后给出了仿真结果,仿真结果与理论分析一致.     

基于双DSP的模糊变步长自适应谐波检测的研究

对谐波检测算法进行了研究,着重研究了自适应LMS算法,利用模糊控制与自适应滤波相结合,提出一种模糊变步长谐波检测算法.利用MATLAB软件对此算法及另一种性能优越的变步长LMS算法进行比较,验证本文算法的可行性及优越性.基于以上理论研究,设计并制作电路采集板及基于双DSP的开发平台,进行了软硬件设计.最后通过实验验证了...     

一种新的变步长LMS算法

自适应滤波器在信号检测、信号恢复、数字通信等许多领域中被广泛应用,自适应算法一直是学术界一个重要研究课题,提出了一种新的变步长LMS算法.算法根据自适应滤波收敛程度的加深,逐渐减小步长.试验结果表明应用该算法设计的自适应滤波器与当今通用的变步长LMS算法相比具有运算简单,收敛速度更快等优点.     

快速收敛变换域自适应滤波算法

为了提高LMS算法均衡相关信号时的收敛性能,提出了一种新的快速收敛变换域自适应滤波算法（VS-DCTLMS）。该算法融合了归一化离散余弦变换LMS算法和变步长离散余弦变换LMS算法的优点,具有结构简单,收敛速度快,稳态误差小的特点。仿真结果表明,该算法计算量和变步长归一化LMS（VS-NLMS）算法、解相关LMS（DescorrLMS）等算法相当,但在收敛速度上具有很大优势;收敛性能和最小二乘回归算法（RLS）接近,却克服了RLS计算量大、不利于硬件实现的实际问题,是一种性能优良的可实现方法。     

集值鞅的局部收敛定理

集值鞅在样本空间上a .e.收敛的条件不满足时 ,其收敛范围自然将不会是整个样本空间 ,在弱收敛意义下给出了其具体的局部收敛域     

标准遗传算法的收敛性分析及其趋近稳态的速度估计

应用齐次Ｍｒｋｏｖ链仔细分析了标准遗传算法（ＳＧＡ）趋近于稳态的过程,给出其稳态分配的具体表示形式;同时得到了更广泛和严格意义上的与ＳＧＡ控制参数相联系的到达稳态的速度估计,其结果对于其他全局收敛ＧＡ的收敛性和收敛速度研究都有借鉴意义。     

Exponential convergence of the Kalman filter based parameter estimation algorithm

In this paper we shall present a new method to analyse the convergence property of the Kalman filter based parameter estimation algorithms. This method for convergence analysis is mainly based on some matrix inequalities and is more simple than some of the existing approaches in the literature. This method can simultaneously provide both lower and upper bounds on the exponential convergence rate as the functions of bounds of the related matrices, such as the covariance matrices. A simulation example is provided to illustrate the convergence property of the Kalman filter based algorithms. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

水平定向钻进电力管线敷设引起地表工后变形的预测模型分析

水平定向钻进电力管线敷设属于近地表开挖工程,避免不了扰动周围地层并造成地层损失,其中最主要的就是地表工后变形,变形可能导致地层的坍塌或隆起,反映到周围环境则可能是地面沉降、路面塌陷、建筑物下沉、地表冒浆等,严重的还可能造成地下管线的破损,影响电、气、讯、水、油的传输。本文基于随机介质理论对水平定向钻进电力管线敷设施工后导致的地表变形问题进行研究分析,从均匀收敛与非均匀收敛两方面,建立地表工后变形预测模型,获得地表沉降、水平变形等的计算公式,为电力管线的设计施工提供参考依据。     

External inputs,stable equilibria and complete stability of CNNs

We construct two cellular neural networks (CNNs) of three cells to show that a CNN can have stable equilibria, but is not completely stable and that the complete stability of CNN depends on the choice of external inputs. These phenomena cannot occur for two‐cell CNNs. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

Further results on almost sure convergence of the stochastic gradient algorithm

In this paper, we consider the rate of convergence of the parameter estimation error and the cost function for the stochastic gradient‐type algorithm. The problem is solved in the case of the minimum‐variance stochastic adaptive control. It is proven that the cost function has the rate of convergence, comparable with the one established for the least‐squares algorithm. Comparison of the two algorithms is made under the same conditions related to the process noise and the structure of the system model. In addition it is shown, that the convergence rate for the parameter estimation error, is of the same order as in the case of extended least‐squares algorithm. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.     

神经网络结构参数对收敛速度的影响研究

本文介绍了 BP神经网络 ,并通过实验分别研究讨论了初始权值、阈值、学习率以及隐层层数等对网络收敛速度的影响 ,给出了实验数据 ,对如何选取网络结构及参数有着积极的指导意义     

求解非线性方程的一个全局算法

提出了求解非线性方程的一个具有全局收敛性的下降算法；数值例子表明这一算法是有效的     

一类非线性网络优化问题的信赖域算法

对一类非线性网络优化问题提出了信赖域算法,在一般条件下,证明了由算法产生的序列的任一聚点均为问题的Ｋｕｈｎ－ Ｔｕｃｋｅｒ 点的全局收敛结果．     

基于改进BCC算法的电力系统无功优化研究

针对传统BCC算法中的忽略原有运动惯性而导致过早收敛的问题，提出了改进的BCC算法，并对其应用于电力系统无功优化问题进行研究。引入惯性因子，使得该算法能在考虑邻域内种群优良信息的同时计及细菌本身运动惯性，在结合电力系统无功优化特征的基础上进行惯性权重因子的动态调节，从而取得问题的全局优化解。通过对IEEE30节点的标准算例测试，验证了改进BCC算法在提高电网无功优化的收敛速度和优化效果上有令人满意的性能。