一种改进的自适应波束赋形算法

为了弥补传统的LMS算法采用固定步长无法解决收敛速度和稳态误差之间矛盾的缺陷,改进了失调系数,提出了一种改进的LMS算法用于求解自适应波束赋形的最佳权值。理论分析证实归一化的LMS算法可以通过采用一个可变因子使瞬时输出误差最小化。仿真结果表明,归一化的LMS算法采用了可变步长比传统LMS算法收敛快,稳态误差和失调相对于LMS都有所改善。     

基于小波变换的变步长LMS自适应滤波算法

变步长LMS自适应滤波算法通过构造合适的步长因子有效的解决了传统LMS算法收敛速度和稳态误差相矛盾的问题.变换域LMS自适应滤波算法通过正交变换降低了输入信号矩阵的相关性,提高了算法的收敛速度.将这两种算法相结合,提出了一种新的基于小波变换的变步长LMS自适应滤波算法.仿真结果表明,该算法无论是收敛速度还是稳态误差都有了很大的提高.     

一种改进的变步长LMS算法

LMS算法由于简单而获得了广泛的应用,大量的深入研究不断地改善了它的性能。LMS算法存在收敛速度和稳态失调之间的固有冲突,变步长因子可以获得二者之间的有效平衡。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,步长因子同时考虑了指数为预测误差的一次和二次幂的2项。算法在保持较快收敛速度的同时,获得更优的稳态预测误差。对比仿真实验证明了算法的优越性。     

一种改进的自适应波束赋形算法

在传统LMS算法的基础上,改进了失调系数,提出了一种新的改进LMS算法用于求解自适应波束赋形的最佳权值。通过理论分析,归一化的LMS算法采用了一个可变因子使瞬时输出误差最小化。仿真结果比较可得,归一化的LMS算法采用了可变步长,比传统LMS算法收敛快,稳态误差和失调相对于LMS都有所改善。     

迭代变步长LMS算法及性能分析

针对固定步长LMS(Least Mean Square)算法(FXSSLMS)不能同时满足快速收敛和小稳态失调误差的问题,该文提出了迭代变步长LMS算法(IVSSLMS)。与已有的变步长LMS算法(VSSLMS)不同,该算法的步长因子不再是由输出误差信号控制,而是建立了与迭代时间的改进Logistic函数非线性关系,克服了定步长算法收敛慢及已有变步长算法抗噪声干扰能力差的问题。最后从理论上分析了算法的性能,给出了其参数取值方法。理论分析和仿真均表明,所提算法能够在快速收敛情况下获得小的稳态失调误差,在有色噪声干扰下稳态失调误差比已有算法降低了约7 dB。     

基于S形函数的变步长LMS算法

针对定步长LMS算法在收敛速度、时变跟踪能力和稳态失调噪声几个重要指标上不能兼顾的问题,引入人工神经网络中一种常用激励函数———S形函数,并将其应用于变步长LMS算法中。结合算法对收敛速度、精度及稳态失调噪声的要求,引入改变S形函数曲线曲率及收敛终值的2个参数：α和β。分析当α和β值固定时的情况,仿真结果表明定参数算法若其值选择不当会引起较大误差。按照步长值在时变阶段自适应增大,在稳态阶段步长很小的原则,构造了变参数α（n）和β（n）,仿真结果表明变参数算法兼顾多个参数,整体表现较好。     

自适应噪声对消的归一化LMS算法

为了克服自适应滤波中固定步长LMS算法存在收敛速度与稳态误差的矛盾,本文通过MATLAB仿真不同步长因子下LMS算法的学习曲线,分析了LMS算法在收敛过程中存在的矛盾,并运用归一化LMS(NLMS)算法来改善上述矛盾。NLMS算法是通过输入变量改变步长因子从而改变算法的收敛特性。本文对NLMS与LMS算法的误差曲线仿真并进行稳态误差效果比较,结果显示NLMS算法的稳态误差精确度明显提高,收敛速度加快。通过将LMS算法与NLMS算法应用于自适应噪声对消中,得到NLMS算法具有收敛速度更快同时稳态误差更小的特性,该算法能够快速对干扰信号作出反应,使除噪效果更好。     

一种改进的变步长LMS算法及在车内降噪中的应用

为了提高传统最小均方(LMS)算法的收敛速度,减小稳态误差,基于Sigmoid函数,提出一种改进步长因子μ的方法。该方法通过建立步长因子μ和误差信号e之间的非线性函数关系,并利用指数函数表示误差信号e和可控参数,实现对步长因子μ进行调整。算法收敛初期步长因子μ相对较大,实现加快算法收敛速度的目的;算法收敛后期适度减小稳态阶段步长因子μ,以达到减小算法稳态误差的目的。将该算法应用于车内噪声的有源控制,并与LMS算法进行仿真比较分析。仿真结果表明,相对于传统LMS算法,该算法有效地加快了收敛速度,同时提高了系统的稳定性。     

一种新的变步长LMS算法研究及其仿真

针对传统定步长LMS（FSS—LMS）算法无法兼顾收敛速度和稳态误差这一问题,在对定步长LMS算法的分析基础之上,根据变步长LMs（VSS—LMS）的步长调整原则,通过构造步长因子与H（n）与稳态误差e（n）之间的非线性关系函数,提出了一种基于双曲正割函数的新的变步长LMS算法,并且分析了参数取值对算法性能的影响。仿真结果表明：本文提出的算法具有收敛速度快、抗噪声性能强和稳态误差小等特点。     

一种新的变步长变换域自适应滤波算法

变换域LMS算法能通过正交变换有效降低输入信号自相关矩阵特征值的分散程度,可提高算法的收敛速度;变步长LMS算法可以克服固定步长因子所导致的算法在较快收敛速度和较小稳态误差之间存在的矛盾,从而获得较快的收敛速度和较好的收敛结果。将二者相结合,提出了一种新的变步长变换域自适应滤波算法。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稳态误差,并且运算量较少,具有良好的实用性能。