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M-独立条件下LMS算法的稳定区域 总被引:1,自引:0,他引:1
对于著名的最小均方算法,当算法中的输入数据满足M-独立条件时,首先得到了一
个使得最小均方算法指数稳定的充分条件,然后进一步给出了一个确切的步长的取值区域,
证明在此区域内,最小均方算法的估计误差是有界的. 相似文献
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研究了心冲击图的正交小波变换最小均方自适应去噪;阐述了基于正交小波变换的最小均方自适应去噪原理;利用径向高斯核函数对心冲击图进行自适应时频联合分析,得到了中心频率并确定了小波分解尺度;提出了通过选择小波基函数和输入信号长度确定自适应滤波器阶数的方法;从矩阵角度给出了算法的实现步骤,并分析了正交小波变换提高最小均方算法收敛速度的原因.实验结果表明,正交小波变换最小均方算法使自适应去噪后的心冲击图更快达到稳态,随心动周期的变化趋势更加明显.比较去噪前后心冲击图的功率谱密度可知,正交小波变换最小均方算法在保留心冲击图特征的同时自适应地去除了其中的时变噪声,获得了良好的去噪效果. 相似文献
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针对现有基于最小均方误差(MSE)的块稀疏系统辨识算法抗冲激性能不佳的问题,提出了一种利用反双曲正弦函数替代最小均方误差的改进型块稀疏归一化最小均方(IBS-NLMS)算法。该算法首先构造新的代价函数,利用负梯度最陡下降法求出增量,进而导出了新的滤波器权系数更新公式,在公式迭代过程中出现的冲激噪声会导致权系数的更新量趋于零向量,从而消除了由于非高斯冲激干扰而导致的算法发散问题。同时,理论分析并推导出了该算法的均值收敛过程。块稀疏系统辨识的仿真结果表明,在非高斯冲激噪声干扰和截断变化情况下,改进型算法与块稀疏归一化最小均方(BS-NLMS)算法相比有更快的收敛速度和更小的稳态误差。 相似文献
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以均方误差为代价函数的最小均方(LMS)自适应滤波算法具有结构简单、易于实现、计算复杂度低、稳定性好等优点,然而在对未知系统的脉冲响应进行估计时,传统的分布式扩散最小均方(DLMS)算法易受到噪声的干扰,从而降低估计精度。针对该问题,提出一种频率域相关性分布式扩散最小均方(FCDLMS)算法。利用不相关信号的相关函数值趋近于零的性质,在DLMS算法基础上分别将输入信号的自相关函数以及输入和期望信号的互相关函数作为新的观测数据,消除噪声干扰,从而给出相关性DLMS (CDLMS)算法,并将算法扩展至频率域,在频率域中使用乘法运算而非卷积运算来更新抽头系数,减少计算复杂度。实验结果表明,与传统DLMS算法相比,频率域相关性分布式扩散最小均方算法在噪声环境下对分布式自适应网络中的未知系统脉冲响应具有更好的估计结果,算法性能更优,同时也能较好地适应多抽头数、多节点数、强噪声的复杂环境。 相似文献
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工程上常常需要在无数学模型的情况下选取适当的函数,来解决控制中的一些常见问题。在这方面以最小均方误差(LMS)算法为基础的代数多项式曲线拟合方法被广泛利用。本文从曲线拟合的基本原理出发,介绍利用SOPC技术实现基于最小均方误差算法的曲线拟合方法。 相似文献
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探讨了一种基于最小均方误差准则的自适应图像压缩编码算法(MMSEACC),该算法将最小均方误差BTC、内插法和四叉树技术有机结合起来,根据图像的局部特性调节编码算法。仿真结果表明MMSEACC算法与Na-siopoulosP等提出的自适应算法相比,在相同的压缩倍数下,能得到更好的编码性能。 相似文献
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针对航空通信中的多径效应会严重影响系统接收端的通信质量,而传统信道估计算法存在收敛速度慢,计算复杂度过高,对信道参数的估计不准确的问题.根据机载船舶自动识别系统实际通信环境的特点,建立了满足莱斯衰落的频率选择性信道模型,并提出了一种适用于信道估计的快速最小均方误差算法.上述算法在训练序列的辅助下,通过高斯消元法估计出信道参数,并依据最小均方误差思想,得到信道估计的快速收敛形式.仿真结果表明,快速最小均方误差算法能够快速准确的估计出信道参数,两次迭代后其均方误差即可达到0.005左右,且具有计算复杂度低,收敛速度快等优点,能够显著提高机载AIS系统的通信性能. 相似文献
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在多输入多输出(MIMO)系统的信号检测算法中,球形译码算法的检测性能最接近最大似然算法,但传统球形译码算法运算复杂度较高。为降低球形译码算法复杂度,提出一种新型的球形译码检测算法。新算法由改进的快速球形译码算法与最小均方误差算法相结合而成。改进的快速球形译码算法通过在球形半径收缩时乘上一个常量参数来提高半径收缩速度,减少算法搜索的信号点数,从而达到降低复杂度的目的。最小均方误差算法则能够通过减小噪声对接收信号的干扰来降低因搜索噪声点而产生的复杂度。将最小均方误差算法的信道矩阵应用在改进的快速球形译码算法中,将两种算法有效地结合,能够进一步降低算法复杂度。仿真结果表明,当信噪比(SNR)低于10 dB时,新算法相比于原始球形译码算法,检测性能平均提高了9%左右。 相似文献
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针对最小均方算法收敛过程中收敛速度与稳态误差的矛盾,提出一种基于反正切函数的归一化最小均方算法。该算法利用反正切函数和误差自相关的时间估计建立了步长与误差之间的非线性关系,抑制环境中的非相关噪声,同时引入归一化信号功率扩大输入信号的取值。仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度、较低的稳态误差,同时具备较好的系统时变跟踪能力。 相似文献
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