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变步长LMS自适应滤波算法通过构造步长因子来进行权值调整,使算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。为了进一步改善算法的性能,提出一种基于S函数的改进变步长LMS自适应算法。该算法基于S函数的曲线特点,通过对函数的平移变换得到算法步长因子的表达式。为满足算法的可控性和抗干扰能力的要求,通过引入可控参数和误差向量自相关值来调整步长因子,得到算法的最终模型。详细分析了模型中各参数的取值对步长因子和滤波性能的影响。与现有算法的仿真结果对比表明,该算法在收敛速度、稳态误差及抗干扰能力方面的性能均有了很大的改善。 相似文献
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总结了最小均方(LMS)、基于Sigmoid函数的变步长(SVS)-LMS、改进的SVS-LMS和基于误差相关的变步长LMS自适应滤波算法,讨论了各算法的收敛性能、跟踪性能和稳态误差,并通过计算机仿真,分析、验证各种变步长算法的不同性能表现以及误差阶数对算法性能的影响,给出了合理的建议。 相似文献
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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. 相似文献
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变换域是一种在强相关信号输入时加快自适应算法收敛的方法,但仍然存在收敛速度的要求与稳态失调的要求相矛盾的问题。本文在变换域最小均方误差算法(transform domain LMS, TDLMS)的基础上提出了一种改进的变步长方案,其变步长因子受到误差自相关的控制,消除了不相关的观测噪声的影响。本文分别在平稳和非平稳状态下,对算法的收敛和稳态性能进行理论分析,并给出了最佳的算法参数。仿真设置相同的稳态误差,结果表明本文算法在平稳状态下比固定步长的算法提前1300点收敛,在非平稳状态下提前1400点收敛,且与文献中其它变步长的算法相比收敛速度均有提升。 相似文献
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Shengkui Zhao Douglas L. Jones Suiyang Khoo Zhihong Man 《Circuits, Systems, and Signal Processing》2014,33(7):2251-2265
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. 相似文献
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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 相似文献
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迭代变步长LMS算法及性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对固定步长LMS(Least Mean Square)算法(FXSSLMS)不能同时满足快速收敛和小稳态失调误差的问题,该文提出了迭代变步长LMS算法(IVSSLMS)。与已有的变步长LMS算法(VSSLMS)不同,该算法的步长因子不再是由输出误差信号控制,而是建立了与迭代时间的改进Logistic函数非线性关系,克服了定步长算法收敛慢及已有变步长算法抗噪声干扰能力差的问题。最后从理论上分析了算法的性能,给出了其参数取值方法。理论分析和仿真均表明,所提算法能够在快速收敛情况下获得小的稳态失调误差,在有色噪声干扰下稳态失调误差比已有算法降低了约7 dB。 相似文献
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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。 相似文献