改进变步长LMS算法在系统辨识中的应用及性能分析

提出一种改进的自适应变步长最小均方（LMS）算法,该算法利用e^4（n）和遗忘因子λ（n）共同调整步长,同时具有在初始阶段和未知系统时变阶段自适应步长增大而稳态时步长变小的特点,更好地解决了稳态误差与收敛时间之间的矛盾。将该算法应用到系统辨识中,与一般的变步长算法相比,改进算法具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。     

基于误差反馈的变步长LMS自适应滤波算法

对变步长LMS滤波算法进行研究,提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法基于Sigmoid函数,通过引入误差因子反馈来调整函数参数,解决了类Sigmoid函数中参数设置的问题,并使算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。计算机仿真表明,相对于其他变步长算法,该算法在收敛速度和稳态误差方面均表现优异,具有较好适用性。     

变步长自适应滤波算法的统一框架及其矢量扩展

针对大量的变步长自适应滤波算法,提出了一种采用约束最优化方法描述变步长自适应滤波算法的统一框架.在该框架下,不同算法的目标函数或决策变量不同.利用该框架,将非参数变步长归一化最小均方误差(NPVSS-NLMS)算法扩展到矢量空间,导出一种新的变步长仿射投影算法.理论分析与计算机仿真表明,该算法不仅能根据输出误差自适应调整步长,而且对强相关输入信号能够保持良好的收敛速度、很小的稳态误差和很快的跟踪速度.将该算法应用于回波抵消,其稳态误差比NPVSS-NLMS算法低近5dB.     

新变步长自适应算法及其时延估计性能

针对已有的变步长自适应算法收敛速度和稳态误差矛盾的问题,提出了一种新的变步长最小均方自适应滤波算法。新的算法在类S函数的基础上,引入调节因子P对步长函数的形状进行实时调整,并以误差的自相关时间均值估计调节步长,使得算法在初始时具有较快的收敛速度,稳态时有更平滑的步长变化。在新算法中引用最大似然加权算法进一步抑制自适应滤波器权系数伪峰。将新算法和最大似然加权应用在自适应时延估计的实验中,结果表明:在已有参数固定的条件下,新提出的算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。同时,时延估计实验中能有效地实现信噪比-3 dB以上的准确时延估计。     

一种新的变步长自适应噪声消除算法

本文针对电力线噪声的特点,提出了一种新的变步长自适应噪声消除算法.在自适应算法的步长与梯度之间建立了新的关系,弥补了基于误差的变步长算法在自适应噪声消除方面的不足,克服了标准LMS算法的收敛性对输入信号的敏感性,并能根据梯度调整步长大小从而实现算法的快速收敛.通过理论分析设计了新的变步长自适应噪声消除算法,并进行了仿真和实测数据验证,证明了算法相对于其他算法的优势.     

基于小波变换的变步长LMS自适应滤波算法

变步长LMS自适应滤波算法通过构造合适的步长因子有效的解决了传统LMS算法收敛速度和稳态误差相矛盾的问题.变换域LMS自适应滤波算法通过正交变换降低了输入信号矩阵的相关性,提高了算法的收敛速度.将这两种算法相结合,提出了一种新的基于小波变换的变步长LMS自适应滤波算法.仿真结果表明,该算法无论是收敛速度还是稳态误差都有了很大的提高.     

一种非线性变步长LMS自适应滤波算法

基于定步长LMS自适应滤波算法存在稳态误差和收敛速度无法合理协调的缺点,通过在误差信号与步长之间建立非线性关系,提出了一种新的变步长LMS算法。通过步长函数可以让步长因子在算法初始阶段具有较大值,在算法收敛阶段获得较小值,且变化平缓。理论分析和实验仿真结果表明,新算法克服了在稳态自适应阶段步长调整导致系统不稳定的问题。将新算法应用于电脑风扇噪声的有源噪声控制中,取得了良好的效果。     

一种新的变步长LMS自适应算法

研究了自适应最小均方误差滤波算法的步长选取问题。在分析现有变步长LMS算法的基础上,给出一种以双曲正切函数的改进形式为变步长的LMS算法。在相同收敛速度的前提下,该算法具有更小的超量均方误差;而在相同超量均方误差的前提下,该算法具有更快的收敛速度。经实验,仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的优越性。     

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。     

新的变步长LMS算法在系统辨识中的应用

在分析最小均方误差(LMS)自适应滤波算法和变步长LMS算法的基础上,提出了一种新的变步长算法,该算法用误差的平均值来控制步长的变化,进一步的解决了收敛速度和稳态误差的矛盾。讲述了新算法的具体改进方式,并将该算法和变步长G-SVSLMS算法以及固定步长算法分别应用到系统辨识中,通过MATLAB进行仿真,结果证实文中提出的算法在明显提高收敛速度的同时,并拥有好的稳态误差。