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ZSP800核改进型LMS自适应滤波算法的实现

针对手机终端语音降噪处理系统中,广泛使用计算复杂度较小的固定步长LMS（Least Mean Square）自适应滤波算法。本文提出一种通过建立步长因子μ（n）和误差信号e（n）非线性函数关系,进而把固定步长LMS自适应算法改进为新的变步长自适应滤波算法,较好地解决了固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间相矛盾的不足。最后,给出了改进型算法在ZSP800核数字信号处理器（DSP）上的实现方法。     

一种改进的变步长自适应滤波算法

为了提高LMS自适应滤波算法的性能,在对传统LMS算法及其改进算法研究的基础上,提出了一种改进的变步长算法.在改进算法中,步长因子与误差信号自相关函数之间建立了一种改进的非线性函数关系.将改进算法应用到系统辨识中,通过计算机仿真结果看出,自适应滤波性能在收敛速度和稳态失调误差等方面得到改善.     

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-Domain Block Least Mean Square,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。     

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。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

传统LMS算法的优点是计算简单、易于实现，缺点是收敛速度慢，如果为加快收敛速度而增大步长因子μ，则会导致大的稳态误差，甚至引起算法发散。固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。本文通过建立步长因子μ与误差信号之间的非线性函数关系，得出一种新的变步长自适应滤波算法（SVSLMS）。理论分析和计算机仿真结果表明该算法的性能优于传统的LMS算法和NLMS算法。即在计算量增加不多的前提下，能同时获得较快的收敛、跟踪速度和较小的稳态误差。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法仿真研究

本文在介绍并分析了LMS算法及其改进算法的基础上,提出了一种新的变步长方法.通过MATLAB仿真对比实验,验证了该算法同固定步长LMS、变步长LMS算法相比,在均方误差和收敛速度方面都有很大的提高.该算法为自适应滤波的稳定和快速收敛提供了一个较好的解决方案.     

一种新的自适应变步长LMS算法及分析

提出一种新的自适应变步长LMS滤波算法,算法中通过比较误差值e(n)和e(n-1)之间的关系自适应调整步长,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾,且不受已存在的不相关噪声的干扰.重点分析了新算法的收敛性和滤波效果.并通过Matlab仿真证实由该算法构成的自适应滤波器能获得更快的收敛速度和更小的稳态误差.     

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。     

LMS自适应滤波算法的改进及性能分析

关于研究自适应滤波器算法优化问题,为了改善数字传输系统抗干扰能力,提高稳定性,减小误差,引入了自适应滤波算法,并详细分析了算法步长因子与失调误差e(n)之间关系对算法性能的影响.采用了改进的双曲正切函数为变步长,对传统的LMS算法进行了改进.分析了参数α、β、m对算法性能的影响.算法不但收敛速度快、稳态误差小,而且克服了变步长LMS算法达稳态时,步长变化太快的缺陷.利用MATLAB仿真结果与理论分析相一致,表明了算法具有良好的性能特性,可广泛应用于各种数字通信中.