一种新的变步长自适应滤波算法及分析

现有的变步长自适应滤波算法可分为步长一致和步长非一致两种情况,本文着重对步长一致的情况进行分析讨论,给出了统一的表达式,并定性地提出了步长变化的准则.同时在分析了几种现有变步长自适应滤波算法的基础上,提出了一种新的变步长自适应滤波算法.理论分析和不同情况下的仿真实验结果都表明,新算法能够符合文中提出的变步长准则,在保持算法简单的同时能够满足收敛速度,跟踪能力和收敛精度的要求.     

一种新的变步长自适应递归滤波算法

本文提出了一种新的消去超稳定自适应递归滤波器前馈传输函数的严格正实条件,且信号无输入输出下限的变步长自适应递归滤波算法。本文着重讨论了如何选择自适应步长,给出了满足算法全局收敛的充分条件;讨论了算法的时间常数;给出了计算机仿真结果。     

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.     

基于S函数的改进变步长LMS自适应算法

变步长LMS自适应滤波算法通过构造步长因子来进行权值调整,使算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。为了进一步改善算法的性能,提出一种基于S函数的改进变步长LMS自适应算法。该算法基于S函数的曲线特点,通过对函数的平移变换得到算法步长因子的表达式。为满足算法的可控性和抗干扰能力的要求,通过引入可控参数和误差向量自相关值来调整步长因子,得到算法的最终模型。详细分析了模型中各参数的取值对步长因子和滤波性能的影响。与现有算法的仿真结果对比表明,该算法在收敛速度、稳态误差及抗干扰能力方面的性能均有了很大的改善。     

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。     

一种新的可变步长LMS自适应滤波算法及其算法分析

在讨论基本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和遗忘因子．并利用和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)。     

一种基于多尺度小波变换的自适应滤波新算法

将多尺度小波变换的理论引入到LMS自适应滤波器的设计中,分析了基于多尺度正交小波变换的自适应滤波算法的原理;将变步长LMS算法与多尺度小波变换的思想结合,提出了一种新的小波自适应滤波算法(MSWT-MVSS-LMS),新算法既减少了输入向量自相关矩阵条件数,又克服了固定步长LMS算法在收敛速度与收敛精度方面与步长因子μ的矛盾,获得了更好的收敛速度和稳定性.仿真结果表明新算法是有效的和优越的.     

基于误差反馈的变步长LMS自适应滤波算法

对变步长LMS滤波算法进行研究,提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法基于Sigmoid函数,通过引入误差因子反馈来调整函数参数,解决了类Sigmoid函数中参数设置的问题,并使算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。计算机仿真表明,相对于其他变步长算法,该算法在收敛速度和稳态误差方面均表现优异,具有较好适用性。     

一种新的变步长LMS自适应算法及仿真

对变步长自适应滤波算法进行了讨论,给出了一种新的变步长LMS自适应算法,这种新方法通过估计误差信号自相关及均方误差的时域平均来调节自适应算法的步长,具有较好的抗干扰性能,且收敛速度快,稳态误差小。将其应用于干扰机的自适应收发隔离系统中,计算机仿真结果与理论分析一致,表明了该算法具有一定的可行性和优越性。     

一种类箕舌线函数的变步长归一化自适应滤波算法

在综合考虑自适应滤波算法设计中收敛速度、稳态误差、计算复杂度和跟踪性能等指标的基础上,该文提出一种类箕舌线函数的变步长归一化自适应滤波算法,用类箕舌线函数代替Sigmoid函数作为步长迭代公式,引入基于相关误差的变步长调整原则,在大大增强算法稳定性的同时大幅度提升了算法的收敛速度、跟踪性能,减小了算法的计算复杂度.在Matlab平台上分析了改进的步长函数中参数α;β以及γ的不同取值对算法的影响,并将该文算法与已有的基于Sigmoid函数和基于箕舌线函数的变步长LMS算法进行了比较,仿真结果表明,该文算法有更快的收敛速度、更好的跟踪能力以及较小的稳态误差和较强的鲁棒性.     

一种新的变步长LMS算法及其应用

提出了一种新的变步长LMS算法,该算法采用相对的误差互相关函数来控制步长更新。理论分析与计算机仿真结果都表明该算法收敛速度快、失调量小、稳定性好,且在低信噪比的环境中比其他同类算法有更好的性能。该算法的优越性在于计算量小且不受已存在的不相关噪声的影响,可很好地应用于实际信号处理中。     

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。     

一种改进的变步长LMS自适应算法

为了提高LMS自适应算法的性能,在对一些变步长LMS算法分析的基础上,提出了步长因子μ(n)与误差信号e(n)之间一种新的非线性函数关系,该算法比固定步长LMS算法收敛速度快,稳定性好,另外与文[5]中算法相比,不需要进行指数运算.将该算法应用于自适应噪声抵消系统的仿真中,计算机仿真结果与实际分析相一致.     

结合辅助分离系统的变步长盲源分离算法

 针对盲源分离算法中步长因子的自适应选取问题,本文基于分离性能指标与步长因子的对应关系,提出了一种新的变步长盲源分离算法.该算法通过结合一个受限的辅助分离系统,重新构造系统分离性能指标,并根据该指标参数呈指数趋势下降的变化规律来获取步长因子的自适应更新.平稳和非平稳环境下的仿真实验表明:相对于固定步长和新近的自适应变步长算法,本文提出的算法拥有更快的收敛速度和更小的稳态误差.     

一种新的变步长自适应噪声消除算法

本文针对电力线噪声的特点,提出了一种新的变步长自适应噪声消除算法.在自适应算法的步长与梯度之间建立了新的关系,弥补了基于误差的变步长算法在自适应噪声消除方面的不足,克服了标准LMS算法的收敛性对输入信号的敏感性,并能根据梯度调整步长大小从而实现算法的快速收敛.通过理论分析设计了新的变步长自适应噪声消除算法,并进行了仿真和实测数据验证,证明了算法相对于其他算法的优势.     

集成多种自适应滤波算法的回声消除器

如何选择自适应算法的步长,从而有效解决收敛速度和稳态失调之间的矛盾是回声消除中的一个重要问题。论文提出一种集成多种自适应滤波算法的回声消除框架,以挖掘不同自适应滤波算法以及不同步长选择之间的互补性,来获得稳定的消除效果。所提算法可以分析同一时刻不同算法的误差,并始终选择一种最好的算法。通过对LMS、NLMS、PNLMS和IPNLMS这四种自适应算法的结合实验,显示了该算法可以集合各种算法以及步长选择的优点,具有更快的收敛速度和良好的稳态特性。     

一种用于窄带主动噪声控制系统的性能优化算法

针对窄带主动噪声控制(NANC)系统的收敛问题,提出一种变遗忘因子变步长的滤波-X加权累加最小均方算法.本文在滤波-X加权累加最小均方算法基础上,利用互相关的误差信号构建变遗忘因子策略,并通过遗忘因子构造了变步长策略使系统获得更优的参数值,更好的平衡算法的收敛速度、跟踪能力及稳态误差之间的矛盾,同时增强了抗干扰能力,有效提升算法的整体性能.仿真实验表明本文算法在平稳和非平稳环境下具有更好的性能.     

Variable step-size adaptive filtering algorithm based onan exponent sin function

This paper proposes a robust adaptive filter based on the exponent sin cost to improve the capability against Gaussian or multiple types of non-Gaussian noises of the adaptive filtering algorithm when dealing with time-varying/time-invariant linear systems function exponent sin(ExpSin). Then a variable step-size(VSS)-ExpSin algorithm is extended further. Besides, the stepsize, the convergence, and the steady-state performance of the proposed algorithm are validated experimentally. The Monte Carl...