新的变步长LMS算法在系统辨识中的应用

在分析最小均方误差(LMS)自适应滤波算法和变步长LMS算法的基础上,提出了一种新的变步长算法,该算法用误差的平均值来控制步长的变化,进一步的解决了收敛速度和稳态误差的矛盾。讲述了新算法的具体改进方式,并将该算法和变步长G-SVSLMS算法以及固定步长算法分别应用到系统辨识中,通过MATLAB进行仿真,结果证实文中提出的算法在明显提高收敛速度的同时,并拥有好的稳态误差。     

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。     

改进的变步长LMS算法及其在自适应消噪中的应用

通过建立误差信号e（n）和步长因子μ（n）之间一种新的非线性函数关系，提出了一种改进的变步长LMS算法。该算法较固定步长LMS算法收敛速度快、稳定性好，和已有的基于S函数的变步长LMS算法相比，不需要进行复杂的复数运算，大大减化了计算量。将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中，计算机仿真结果与理论分析相一致。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法

传统的固定步长的LMS算法难于同时获取较快的收敛速度与较小的稳态误差,基于这一矛盾,将变步长算法与变换域算法相结合,提出一种改进的LMS自适应算法以获得较快的收敛速度和较小的稳态误差。仿真结果表明,此算法在收敛速度与稳态误差的性能上均不同程度地优于其他同类算法,尤其是在低信噪比的情况下,其性能的优越性更为突出。     

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.     

一种变步长LMS波束形成算法性能研究

智能天线的自适应算法通过迭代运算获取波束形成的最优权值矢量时,收敛速度和稳态误差是衡量一个算法是否优良的关键因素。它们的好坏直接影响着系统波束形成的性能。系统地分析了传统的最小均方（LMs）算法的收敛速度以及稳态误差的性能,在此基础上提出了一种新的变步长LMS算法,将此算法应用于波束形成,并用Matlab软件进行仿真。仿真结果表明,改进后的算法较传统LMS具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。     

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。     

一种新的变步长LMS算法及在DSP上实现

最小均方(LMS)自适应滤波算法易于实现,并在很多领域得到了广泛的应用,但它存在着难于同时获取较快的收敛速度与较小的稳态误差这一矛盾,而固定步长LMS算法无法解决.基于这一矛盾,在此提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法,用最佳Wiener解和反正切函数建立了步长因子与误差之间一种新的非线性函数关系,该算法具有良好的收敛性能.并通过DSP验证,结果表明该方法实现简单,不依赖模型,具有较强的稳健性.     

卫星通信中改进型变步长LMS预失真算法

针对传统多项式预失真算法解决高功率放大器非线性失真时存在收敛速度慢和稳态均方误差大的缺点,将多项式预失真应用于卫星通信系统中,提出了一种改进型变步长LMS(Improved Variable Step-Size Least Mean Square,IP-VSSLMS)算法。该算法通过利用误差信号及误差信号与输入信号的平均能量,获得了一种新的变步长因子,有效地增强了步长因子的动态调整能力,提高了收敛速度和降低了均方误差。仿真结果表明,IP-VSSLMS算法能够有效地抑制信号的星座扭曲和频谱再生,解决了高功率放大器非线性失真的问题,相比传统算法,能够获得更快的收敛速度和较小的稳态均方误差。     

一种基于指数函数的变步长LMS算法

提出了一种基于指数函数的变步长LMS算法.通过建立误差ε和步长μ的函数关系,实时调整步长,解决了稳态失调系数和收敛速度的矛盾.仿真实验表明,改进算法较原有的普通LMS算法和双曲正切变步长LMS算法有更高的收敛速度和更小的稳态失调系数.     

一种改进的变步长LMS自适应算法

传统的最小均方误差(LMS)算法难以同时获取较快的收敛速度和较小的稳态误差,而变步长LMS算法可获得二者之间的平衡。对已有的一些变步长LMS算法进行了分析,在变系数步长(VFSS)算法的基础上,引入输入信号因子,并建立步长因子与误差信号之间新的非线性函数关系,提出一种改进的变步长LMS算法,该算法不仅继承了VFSS算法在低信噪比环境下抗噪声性能好的特点,而且能够快速跟踪系统的变化,仿真结果表明改进算法的性能优于现有算法。     

一种新的变步长LMS算法

在对基本LMS算法分析的基础上,通过构造步长因子μ与误差信号e（n）之间的非线性函数,提出一种新的变步长最小均方误差（LMS）算法,并且分析了参数的取值对算法性能的影响。该算法通过调整步长参数,使权向量达到最优,有效改善了收敛速度与稳态误差的性能。理论分析和仿真结果表明,与基本LMS算法以及部分同类变步长LMS算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,进一步验证了新算法优于这里所述其他算法。     

一种变步长LMS自适应滤波算法及分析

本文对变步长自适应滤波算法进行了讨论,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.该函数比已有的Sigmoid函数简单,且在误差e(n)接近零处具有缓慢变化的特性,克服了Sigmoid函数在自适应稳态阶段步长调整过程中的不足.由此函数本文得出了另一种新的变步长自适应滤波算法,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响.该算法有较好的收敛性能且计算量少.计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的收敛性能优于已有的算法.     

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。     

一种改进的变步长频域批处理LMS自适应算法

从基本的经典LMS自适应算法开始,简要介绍了频域批处理LMS算法的推导、实现原理及优势,并在频域批处理LMS算法基础上提出了一种由当前时刻输入信号能量和前一时刻均方误差曲面梯度估计量联合控制的变步长改进算法,改进算法在减小计算量的同时,不仅消除了经典LMS算法收敛性能对输入信号功率敏感的缺陷,而且较好地协调了高速收敛与小稳态误差之间的矛盾.     

一种改进的变步长ELMS算法

在简单讨论基本最小均方(LMS)算法的基础上,引入了扩展的最小均方(ELMS)算法,并分析说明了该算法能达到更小的稳态MSE。改进的变步长ELMS算法是在对有用信号的预测中采用了自适应为归一化的的最小均方(NLMS)预测估计器,步长的迭代中引入遗忘因子i,利用其与误差信号的加权和来产生新的步长参与迭代。理论分析与计算机仿真结果表明,该算法有较好的收敛性能和较小的稳态失调。