一种新的可变步长LMS自适应滤波算法

在简单讨论基本LMS，变步长NLMS和LMS／F组合自适应滤波算法的基础上提出一种新的可变步长LMS自适应滤波算法，新算法引入修正系数ρ和遗忘因子λi=exp(-i)，并利用ρ和λi来产生新的步长参与迭代，计算机仿真结果表明，与基本LMS算法或变步长NLMS、LMS／F组合算法相比，新算法在保持算法简单这一特点的同时进一步加快了收敛速度，并能够收敛到更小且稳定的均方误差(MSE)。     

一种新的可变步长LMS自适应滤波算法

本文在讨论基本L,MS,变步长NLMs【",改进的SVSI。MS[2]和LMS／Fp]组合自适应滤波算法的上基础上提出一种新的可变步长L.MS自适应滤波算法,新算法引入修正系数p和遗忘因子／lf=exl~(-i)(i=l,2,...,M-1),并利用p和^i来产生新的步长参与迭代。计算机仿真结果表明,与基本LMS算法或变步长NL,MS算法、改进的SVSLMS算法、LMS／F组合算法相比,新算法在保持算法简单这一特点的同时进一步加快了收敛速度,并能够收敛到更小且稳定的均方误差(MSE)。     

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。     

自适应算法在干扰抵消器应用中的比较研究

文中介绍了自适应滤波算法的原理和干扰抵消器工作原理，并将LMS算法、NLMS算法和变步长LMS算法分别应用在了干扰抵消器中进行了仿真。仿真的结果表明，三种自适应算法运用到了干扰抵消器中，都可以很好地滤除干扰，提取有用信号。其中运用了变步长LMS算法的干扰抵消器无论在收敛速度和滤波性能上，都要强于其他两种算法。     

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.     

基于S型函数的变步长LMS自适应滤波算法

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。     

一种基于多尺度小波变换的自适应滤波新算法

将多尺度小波变换的理论引入到LMS自适应滤波器的设计中,分析了基于多尺度正交小波变换的自适应滤波算法的原理;将变步长LMS算法与多尺度小波变换的思想结合,提出了一种新的小波自适应滤波算法(MSWT-MVSS-LMS),新算法既减少了输入向量自相关矩阵条件数,又克服了固定步长LMS算法在收敛速度与收敛精度方面与步长因子μ的矛盾,获得了更好的收敛速度和稳定性.仿真结果表明新算法是有效的和优越的.     

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。     

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。     

一种新的变步长LMS算法及在DSP上实现

最小均方(LMS)自适应滤波算法易于实现,并在很多领域得到了广泛的应用,但它存在着难于同时获取较快的收敛速度与较小的稳态误差这一矛盾,而固定步长LMS算法无法解决.基于这一矛盾,在此提出一种新的变步长LMS自适应滤波算法,用最佳Wiener解和反正切函数建立了步长因子与误差之间一种新的非线性函数关系,该算法具有良好的收敛性能.并通过DSP验证,结果表明该方法实现简单,不依赖模型,具有较强的稳健性.     

一种变步长LMS自适应滤波的改进算法

在信号处理领域,变步长LMS自适应滤波算法被广泛应用,其主要优点为具有较强的鲁棒性和简单易实现.但是,该算法在收敛速度上总是差强人意.针对这个问题对现有的变步长LMS自适应滤波算法进行了改进.首先,介绍了典型LMS算法和传统变步长LMS自适应滤波算法的基本原理及其局限性,在此基础上针对现有基于Sigmoid函数变步长最...     

一种稳定的变步长块LMS自适应算法

针对LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时.收敛速度下降导致性能下降,本文从基本的块LMS算法开始,简要介绍了块LMS算法的实现方法,在此基础上重点分析了在变步长块LMS算法中,影响步长因子的要素.提出了一种新的变步长因子迭代算法(SVBLMS),该迭代算法充分考虑输入信号和误差信号对变步长因子的影响.并且迭代的结构简单,计算量小.通过Matlab仿真.仿真结果表明.该迭代算法较其它块LMS算法有更快的收敛速度,更稳定的收敛过程.当输入为有色信号或输入噪声较大时,本算法都能保持良好的性能.     

一种新的变步长变换域自适应滤波算法

变换域LMS算法能通过正交变换有效降低输入信号自相关矩阵特征值的分散程度,可提高算法的收敛速度;变步长LMS算法可以克服固定步长因子所导致的算法在较快收敛速度和较小稳态误差之间存在的矛盾,从而获得较快的收敛速度和较好的收敛结果。将二者相结合,提出了一种新的变步长变换域自适应滤波算法。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,并且运算量较少,具有良好的实用性能。     

变步长频域快速白适应收发隔离算法研究

针对频域LMS算法收敛速度较慢的缺点，将LMS频域快速算法和变步长技术相结合，提出了一种基于新的Sigmoid函数的变步长频域快速自适应收发隔离算法。理论分析和计算机仿真表明，新算法除具有原频域快速算法的优点外，还具有较快的收敛速度和良好的收敛精度，可以有效地应用于干扰机自适应收发隔离系统中。     

一种新的变步长LMS算法在通信对消技术的应用

本文通过分析几种变步长LMS算法,结合VSS-NLMS算发和NLMS算法的优点,采用符号函数降低原有算法的计算复杂度,对变步长参数进行调整,提出了一种改进的变步长LMS算法,通过仿真验证,新提出的算法在收敛速度和稳态误差上也有一定优点,具有工程实际意义。     

变步长频域快速自适应收发隔离算法研究

针对频域LMS算法收敛速度较慢的缺点,将LMS频域快速算法和变步长技术相结合,提出了一种基于新的Sigmoid函数的变步长频域快速自适应收发隔离算法。理论分析和计算机仿真表明,新算法除具有原频域快速算法的优点外,还具有较快的收敛速度和良好的收敛精度,可以有效地应用于干扰机自适应收发隔离系统中。     

基于LMS算法的自适应滤波及在回声消除中的应用

介绍NLMS和NVLMS两种算法控制步长的思想。在此基础上，提出了新的变步长算法，同时使用误差积累和误差控制步长变化，并构建了基于自适应滤波算法的回声消除系统，将三种算法分别在此系统中应用，仿真验证了提出的算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。并且在发生系统跳变时也能快速收敛。     

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。     

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。      

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。