一种改进的LMS算法及其在噪声对消中的应用

在分析传统定步长LMS(Least Mean Square)算法和变步长LMS算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法.新算法利用瞬时误差绝对值三次方的指数形式和遗忘因子同时调整步长,更好地解决了收敛速度和稳态误差的矛盾.将三种算法均用到噪声对消中进行比较,仿真结果表明:新算法收敛速率优于传统定步长LMS算法和变步长LMS算法.     

改进的自适应LMS算法

LMS(Least Mean Square)算法因其结构简单、稳定性好等优点,得到了广泛的应用,但在收敛速度和稳态失调之间存在着固有矛盾,通过对步长因子的调整可以克服这一矛盾.分析研究了已有的变步长LMS算法,在此基础上提出了一种改进的变步长LMS算法.理论分析和计算机仿真表明该算法不但具有较快的收敛速率,并且具有更小...     

基于模糊推理的变步长LMS自适应滤波算法

LMS算法是一种基于最速下降法的最小均方误差自适应滤波算法.为了提高LMS算法的收敛速度,依据模糊控制原理,推导出一种结构简单的步长与误差的非线性函数关系,进而得出一种新的变步长LMS自适应滤波算法（FVSLMS）,该算法结构简单,易于实现.在理论上,根据万能逼近定理,用FVSLMS算法可以以任意精度逼近步长与误差的非线性函数关系,因此它可以作为以误差调节步长的变步长LMS算法的一类统一形式.最后,通过计算机仿真说明了FVSLMS算法具有较好的收敛性能.     

一种基于LMS改进算法的语音增强方法

LMS算法在自适应滤波器中得到广泛应用,但这种方法具有收敛速度慢,步长需要谨慎选择才能达到收敛和失调的折中等缺点。文章把一种变步长的LMS算法应用到语音增强中,此算法通过建立步长因子μ与迭代次数n之间的一种函数关系提出一种新的变步长LMS算法,在迭代过程中在开始时采用大步长参数进行迭代,达到稳态后减小步长参数。仿真结果证明该方法对带噪语音有明显的去噪效果,有效地提高了语音的清晰度和可懂度。该算法明显优于传统LMS算法,较之提高了收敛速度并减小了稳态误差。     

变步长LMS自适应滤波算法的改进及分析

在对传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法分析的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法。新算法通过建立步长因子与误差信号之间的非线性函数关系,使其初始阶段和时变阶段步长自适应增大和稳态阶段步长很小,具有收敛速度快,稳态误差小,迅速跟踪跃变系统的变化,并且不易受噪声影响的特点。理论分析和计算机仿真结果表明该算法优于传统算法。     

改进的变步长频域批处理LMS算法

现有的单载波频域均衡技术中的定步长频域批处理LMS(Frequency-DomainBlockLeastMeanSquare,FBLMS)算法,在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾。针对这个问题,基于对变步长LMS算法的研究分析,提出了一种新的改进的变步长频域批处理LMS自适应滤波算法,通过变步长因子以及频域权系数抽头泄漏能很好地协调收敛速度和稳态误差之间的矛盾,并且还具有较低的算法复杂度的特点。通过Matlab对提出的新算法进行计算机仿真验证,结果表明该算法有较好的收敛速度和较小的稳态误差。     

一种改进变步长LMS算法的性能研究

在对传统LMS算法、变步长LMS算法及其改进算法分析的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法。新算法通过建立步长因子与误差信号之间的非线性函数关系,使其初始阶段和时变阶段步长自适应增大和稳态阶段步长很小,理论分析及计算机的仿真结果表明,该算法可保证较快的收敛速度和较小的失调,能更好地解决收敛速度和稳态误差的内在矛盾,可更好地应用于自适应系统中。     

改进的LMS算法自适应滤波器的DSP实现

分析了变步长LMS算法自适应滤波器基本原理,使用MATLAB对其进行仿真,并应用SZ-EPP5402评估板进行了DSP实现,结果表明,变步长LMS算法能够克服固定步长LMS算法的矛盾,具有较快收敛速度与较小稳态误差.     

一种新的LMS自适应滤波算法分析仿真研究

传统变步长最小均方(LMS)算法存在收敛速度慢、易受噪声干扰等缺点,为了提高算法的性能,通过对变步长LMS算法进行分析研究,在步长因子x(n)与误差信号e(n)的相关统计量之间建立一种新的非线性函数关系,提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法采用误差信号的自相关时间均值来调节步长,并用绝对估计误差的扰动量以加快自适应滤波器抽头权向量的收敛。理论分析与计算机仿真结果表明:与SVSLMS和G-SVSLMS算法比较,该算法具有较快的收敛速度、较小的稳态误差以及较强的抗干扰能力。     

基于相关特性的改进箕舌线变步长LMS算法

基于箕舍线的变步长最小均方(Variable step least mean square,VSLMS)算法是一种经典 的LMS算法,但其步长更新公式易受噪声 干扰的影响,导致自适应滤波器权值在最优权值附近波动。为解决箕舌线变步长LMS算法步 长更新公式易受噪声干扰的问题,根据高斯白噪声相关性比较差的特性,对箕舌线变步长LM S算法进行改进,提出基于相关特性的改进箕舌线变步长LMS算法,使算法的抗噪声干扰能力 明显增强。理论分析和仿真结果表明：若两算法选取相同参数,则基于相关特性的改进箕舌 线变步长LMS算法相对于箕舌线变步长LMS算法具有小的稳态误差;在保证算法收敛的条件下 ,基于相关特性的改进箕舌线变步长LMS算法相对箕舌线变步长LMS算法具有较快的收敛速度 。