一种新的变步长LMS 算法及分析

LMS 算法存在收敛速度和稳态误差上的矛盾,当步长因子过大,则收敛速度快,但误差变化 较大; 当步长因子过小,则收敛速度很慢但是误差稳定． 因此,渐渐发展出了多种变步长LMS 算法． 通过建立步长和误差的一种非线性函数关系,提出了一种新的变步长LMS 算法,并且对算法参数 进行分析． 该算法计算简便,计算量低,且在算法收敛初期能够得到较大的步长,而稳态时期能够得 到较小的步长,且在稳态收敛阶段有较为缓慢的步长变化,克服了传统算法在低误差范围内的步长 调整的缺陷． 仿真结果与理论结果相一致,证明了该算法比已有算法拥有更好的收敛性能．     

一种变步长LMS算法及仿真

虽然传统LMS算法拥有很多优点如方法简单、运算量小,但是由于固定步长的缘故,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时始终处于矛盾状态,这也使的传统LMS算法始终具有收敛速度慢的特性。结合传统的LMS自适应滤波算法,在此基础上对步长因子进行了改进,将步长因子与误差因子间建立函数关系提出变步长LMS新的算法,并通MATLAB仿真,比较了改进后的算法与传统LMS算法,仿真结果显示改进后的算法明显在系统的收敛速度和稳态误差上有所提高。     

一种改进的快速自适应滤波算法

为了解决传统自适应滤波最小均方(Least Mean Square,LMS)算法中收敛速度与稳态误差之间的矛盾,提出了一种改进算法。该算法在已有变步长LMS算法基础上,引入遗忘因子来影响步长的更新。仿真表明,改进后的算法比原算法不但具有更快的收敛速度,而且具有更小且稳定的稳态误差。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法

针对自适应滤波领域的最小均方(Least Mean Square, LMS)算法无法权衡稳态误差和收敛速度这一矛盾,提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法。该算法在基于对数函数的变步长LMS算法的基础上,建立了一种新的步长参数与误差的关系模型。仿真结果表明,提出算法与已有算法相比,能够达到更高的收敛精度及更快的收敛速度,在系统不发生时变时,收敛精度分别提高了5 dB和3 dB,当系统发生时变后,收敛精度分别提高了4 dB和2 dB,不论系统是否发生时变,收敛速度都更快。     

稀疏似p范数变步长LMS的水下多径抑制算法

针对稀疏似p范数LMS算法存在收敛速度较慢、失调误差较大的不足,本文在建立浅海环境中离散多径干扰模型的基础上,提出一种变步长稀疏似p范数LMS算法,采用与误差有关的函数值来调整零吸引项,同时使用改进的Sigmoid函数变化自适应迭代步长。数值仿真表明:与经典LMS算法和已有的稀疏似p范数LMS算法相比,该算法具有良好的干扰抑制效果,同时具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。     

基于ip-iq理论的改进型谐波检测方法

针对传统的i_p-i_q谐波检测方法使用低通滤波器难以实现检测精度与速度平衡的问题,提出了一种使用LMS自适应滤波器与电流平均值法的串联使用代替低通滤波器的方法。为了解决传统定步长LMS算法无法兼顾收敛速度与稳态误差的矛盾,设计了一种改进的基于双曲正弦函数的变步长LMS算法。算法通过使用误差信号的时间均值估计p(n)与参数‖T‖²控制步长因子,减小稳态误差,并引入α(n)对双曲正弦函数的取值进行限制,加快收敛速度;最后通过串联电流平均值模块进一步提高检测精度与速度。使用Matlab软件进行仿真试验,试验结果表明：改进方法在检测精度与速度方面较传统的i_p-i_q谐波检测方法有较大提升,验证了方法的有效性、可行性。     

小波技术对LMS算法的提高与分析

变步长LMS（Least Mean Square）算法在同时兼顾快速收敛与降低稳态失调误差的问题上做出了很多改进,但仍有较大的提升空间. 本文利用小波技术对变步长LMS算法提出改进. 小波技术具有数学“显微镜”功能,步长因子的变化速度可以通过拉伸窗口来实时调整. 本文将失调误差与收敛速度之间的比值做为小波窗口调整参数,根据两者之间的相对变化实时调整步长因子的变化速度,可实时准确地调整收敛速度,更好地兼顾快速收敛与降低稳态失调误差问题. 仿真证明本文提出的算法比现有技术具有更高的收敛速度和更低的稳态失调误差.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其应用

针对变步长LMS(Least Mean Square)自适应滤波算法不能同时满足较高收敛速度以及较低稳态误差的问题,根据反馈理论提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法,在原有算法模型中通过引入反馈控制函数建立了一种新的步长与误差的非线性函数模型,使得当前的步长值跟当前误差与前一次误差比值的平方相关,通过MATLAB分析了新函数模型中关键参数对滤波性能的影响并确定了合理的关键参数.仿真结果表明:相比原有的算法,改进的新算法极大地提高了收敛速度,同时也降低了稳态误差.新算法性能良好,将其应用于超宽带无线电引信回波信号的滤波处理中,误差的抑制能力提高了4倍,滤波效果较佳.     

一种α稳定分布下的变步长最小ρ-范数算法

本文提出一种新的基于α稳定分布噪声环境下的自适应滤波算法,这种算法针对变步长自适应滤波算法收敛速度和稳态误差相矛盾的不足,建立了步长μ（n）与误差信号e（n）之间的新的非线性函数关系。该函数能够削弱输入端不相关α稳定分布噪声对步长调整的影响,更好地解决稳态误差与收敛时间之间的矛盾。通过系统辨识仿真结果表明,新的算法α对稳定分布下的尖峰脉冲噪声有较强的韧性,比传统的NLMP算法有更快的参数辨识速度和更小的稳态误差,同时还具有很好地跟踪多时变系统的能力。     

基于t分布变换的新变步长LMS算法

为解决在外部环境突变的条件下,最小均方(LMS)算法收敛速度与稳态误差之间难以同时平衡优化这一问题,提出一种基于t分布的新型变步长LMS算法(简称BVTLMS算法)。通过理论推导,对t分布概率密度函数进行变换,得到全新的步长随误差变化的曲线,满足了收敛条件;然后针对不同参数分析对BVTLMS算法的影响,确定最优参数,利用该参数进行仿真。结果表明,在同样的仿真条件下,BVTLMS算法分别与基于分式函数变步长算法和基于正态分布变步长算法相比,具有收敛速度更快、稳态误差更小和更强的跟踪能力优势。采用实际数据进行验证,也证明所提出的BVTLMS算法的优越性。