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算法研究及其仿真

针对传统定步长LMS（FSS—LMS）算法无法兼顾收敛速度和稳态误差这一问题,在对定步长LMS算法的分析基础之上,根据变步长LMs（VSS—LMS）的步长调整原则,通过构造步长因子与H（n）与稳态误差e（n）之间的非线性关系函数,提出了一种基于双曲正割函数的新的变步长LMS算法,并且分析了参数取值对算法性能的影响。仿真结果表明：本文提出的算法具有收敛速度快、抗噪声性能强和稳态误差小等特点。     

基于箕舌线函数的变步长归一化最小均方算法

对变步长归一化最小均方(VS-NLMS)自适应算法进行了讨论,针对其在自适应过程渐进稳态时对噪声干扰过于敏感的不足做了改进。同时,为了协调其低稳态误差与快速跟踪性能间的矛盾,引入基于相关误差项的变步长调整方案,同时采取了替代Sigmoid函数的箕舌线函数作为步长迭代公式,大大降低了计算复杂度。仿真结果表明,改进后的算法不仅具备优于归一化最小均方算法的收敛性能,同时具备了更小的稳态失调和快速灵敏的时变跟踪能力。     

一种改进的低复杂度变步长LMS算法

改进型的变步长LMS算法在有效抑制瞬时噪声对经典的变步长LMS算法影响的同时,也增加了算法的计算复杂度,提高了其硬件实现的难度。为降低变步长LMS算法的计算复杂度,提出了一种步长改变因子与前后两个时刻误差的乘积成正比的新的变步长LMS改进算法,在不增加计算复杂度的条件下,有效地抑制了瞬时噪声对迭代步长的影响。仿真结果表明,提出的算法和现有的变步长LMS算法收敛速度相当,但其稳态误差更小,计算复杂度也更低,有利于算法的硬件实现。     

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.     

一种新的变步长ELMS算法在噪声抵消中的应用

为了寻求高效快速的自适应算法,在ELMS算法基础上,提出了一种用均方误差和误差的相关性来调节步长的混合变步长ELMS（MVSS-ELMS）算法。该算法符合步长调整原则,并在抗噪性、有效性方面有了很大改善,同时具有比传统的LMS,ELMS算法收敛速度快,稳态失调小等优点。计算机仿真结果表明,新算法在自适应噪声抵消中的综合性能优于LMS及ELMS算法。     

自适应噪声对消的归一化LMS算法

为了克服自适应滤波中固定步长LMS算法存在收敛速度与稳态误差的矛盾,本文通过MATLAB仿真不同步长因子下LMS算法的学习曲线,分析了LMS算法在收敛过程中存在的矛盾,并运用归一化LMS(NLMS)算法来改善上述矛盾。NLMS算法是通过输入变量改变步长因子从而改变算法的收敛特性。本文对NLMS与LMS算法的误差曲线仿真并进行稳态误差效果比较,结果显示NLMS算法的稳态误差精确度明显提高,收敛速度加快。通过将LMS算法与NLMS算法应用于自适应噪声对消中,得到NLMS算法具有收敛速度更快同时稳态误差更小的特性,该算法能够快速对干扰信号作出反应,使除噪效果更好。     

一种改进的变步长LMS算法

LMS算法由于简单而获得了广泛的应用,大量的深入研究不断地改善了它的性能。LMS算法存在收敛速度和稳态失调之间的固有冲突,变步长因子可以获得二者之间的有效平衡。对已有的一些变步长LMS自适应滤波算法进行了分析,在此基础上提出一种改进的变步长LMS算法,步长因子同时考虑了指数为预测误差的一次和二次幂的2项。算法在保持较快收敛速度的同时,获得更优的稳态预测误差。对比仿真实验证明了算法的优越性。     

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。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

传统变步长LMS算法存在收敛速度慢、易受噪声影响等缺点,为了提高算法性能,论文建立了LMS算法中步长因子μ(n)和误差信号e(n)的相关统计量之间的非线性关系,提出了一种基于改进的双曲正切函数的变步长LMS(HTLMS)算法.算法采用当前误差与上一步误差乘积的绝对值来调节步长,并引入了绝对估计误差的扰动量来更新自适应滤波器抽头向量,因而具有收敛速度快、噪声抑制能力强和稳态误差低等特点.计算机仿真结果表明,在不同信噪比条件下,与多种LMS算法相比,本文算法都具有较快的收敛速度和较好的稳态误差.     

依据迭代系数状态因子分段的变步长NLMS算法

针对固定步长的归一化LMS算法（NLMS）存在不能同时兼顾收敛速度与稳态误差的问题,本文提出一种依据迭代系数状态因子进行分段的变步长NLMS算法。该变步长NLMS算法采用迭代系数状态因子作为表征迭代系数与实际系数的逼近状态的指标。当迭代系数状态因子值大于1,则说明迭代系数有偏离真实系数的趋势,此时采用步长因子较大的变步长方案;反之,说明迭代系数有逼近真实系数的趋势,应该采样步长因子较小的变步长方案。这样的自适应选择措施使得算法具有较强的收敛能力。理论分析和实验表明:在同样实验条件下,本文算法能够获得比其他文献更快的收敛速度和更小的稳态误差。      

用于ADSL中的变步长LMS算法

本文给出了一种改进的LMS算法，该算法可应用于非对称数字用户线中实现回波抵消功能，从而在低频段的子通道内同时传输上行和下行的数据。新算法利用误差信号的相关值调节算法步长，具有较好的抗干扰性能，解决了算法收敛时间和稳态误差间的矛盾，为实际应用提供了更大的控制灵活性。仿真结果表明，在低信噪比的环境中，改进算法的收敛速度和稳态误差等性能指标都有较大的提高。并对随机出现的脉冲干扰表现出较好的鲁棒性。     

A Gradient-Based Variable Step-Size Scheme for Kurtosis of Estimated Error

This paper proposes a new variable step-size LMS (VSLMS) algorithm with an approach in which a gradient-based weighted average of a kurtosis of an estimated error signal is used to improve the drawback of a previous algorithm for application to an unknown channel estimation. The proposed scheme leads not only to the enhancement of the convergence rate, but also to robustness in terms of low-SNR environments. It could also lead to obtaining a lower misadjustment error.      

A robust variable step-size LMS-type algorithm: analysis andsimulations

A number of time-varying step-size algorithms have been proposed to enhance the performance of the conventional LMS algorithm. Experimentation with these algorithms indicates that their performance is highly sensitive to the noise disturbance. This paper presents a robust variable step-size LMS-type algorithm providing fast convergence at early stages of adaptation while ensuring small final misadjustment. The performance of the algorithm is not affected by existing uncorrelated noise disturbances. An approximate analysis of convergence and steady-state performance for zero-mean stationary Gaussian inputs and for nonstationary optimal weight vector is provided. Simulation results comparing the proposed algorithm to current variable step-size algorithms clearly indicate its superior performance for cases of stationary environments. For nonstationary environments, our algorithm performs as well as other variable step-size algorithms in providing performance equivalent to that of the regular LMS algorithm     

New Variable Step-Sizes Minimizing Mean-Square Deviation for the LMS-Type Algorithms

The least-mean-square-type (LMS-type) algorithms are known as simple and effective adaptation algorithms. However, the LMS-type algorithms have a trade-off between the convergence rate and steady-state performance. In this paper, we investigate a new variable step-size approach to achieve fast convergence rate and low steady-state misadjustment. By approximating the optimal step-size that minimizes the mean-square deviation, we derive variable step-sizes for both the time-domain normalized LMS (NLMS) algorithm and the transform-domain LMS (TDLMS) algorithm. The proposed variable step-sizes are simple quotient forms of the filtered versions of the quadratic error and very effective for the NLMS and TDLMS algorithms. The computer simulations are demonstrated in the framework of adaptive system modeling. Superior performance is obtained compared to the existing popular variable step-size approaches of the NLMS and TDLMS algorithms.     

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。     

平方根变步长lp范数LMS算法的稀疏系统辨识

针对稀疏未知系统的辨识问题,提出了一种基于lp(0相似文献   

基于自然梯度的语音盲分离算法

对于自适应自然梯度算法,选择步长参数以达到好的分离性能是非常必要的。提出了一种步长自适应自然梯度算法。由于该算法中的步长基于分离状态,其学习速率由信号的分离程度自适应选取,因而能很好地解决收敛速度与稳态误差之间的矛盾。计算机模拟试验结果显示,该算法优于传统的自然梯度算法。     

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。     

LMS和归一化LMS算法收敛门限与步长的确定

从LMS算法失调量的准确表达式出发,根据输入信号特征值分布重新研究了LMS,归一化LMS(Normalized LMS,NLMS)算法收敛的必要条件,推导出LMS和NLMS 算法收敛的步长门限,并分析了输入信号特征值分布、滤波器阶数对算法收敛步长门限的影响,推导出满足性能失调下步长的自适应计算公式,减小了应用 LMS,NLMS算法时步长选取的盲目性,与已有的算法相比,具有计算简单、实用、自适应性能强,同时可获得满意失调量的特点,计算机模拟结果表明该方法的正确性。