一种解相关变步长归一化LMS自适应算法

本文对变步长（VSS）自适应滤波算法进行了分析,针对输入信号高度相关时算法收敛速度下降导致性能下降的问题,提出了一种解相关变步长归一化LMS自适应算法,引入相关性原理,使得算法保持良好的收敛性能。计算机仿真结果与理论分析相一致。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法

针对最小均方算法收敛过程中收敛速度与稳态误差的矛盾,提出一种基于反正切函数的归一化最小均方算法。该算法利用反正切函数和误差自相关的时间估计建立了步长与误差之间的非线性关系,抑制环境中的非相关噪声,同时引入归一化信号功率扩大输入信号的取值。仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度、较低的稳态误差,同时具备较好的系统时变跟踪能力。     

一种改进的自适应预失真方法

在数字电视和移动通信直放站中,功率放大器的特性会随温度,供电电压等因素的变化而变化。为了保证预失真功率放大器稳定工作,预失真系统的自适应性能就显得非常重要。本文介绍一种基带自适应预失真系统,并在传统自适应算法的基础上,提出一种变步长LMS算法,并通过MATLAB构建一个基于该自适应算法的预失真系统。仿真结果表明该算法取得了良好的效果。     

变步长LMS自适应滤波器算法仿真研究

本文分析了变步长LMS自适应滤波器算法的基本原理,并使用Matlab对其算法进行了编程设计,给出了具体的程序实现,具有比较强的借鉴作用.     

改进的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

对变步长的(LMS)自适应算法进行了讨论,本文提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法,并用计算机进行了仿真,结果表明该算法在误差接近于零时步长具有缓慢的变化的特性,并且在低信噪比的环境下有更好的抗噪性能,滤波效果更好。     

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。     

一种改进变步长因子LMS算法的研究

传统的LMS算法,由于其步长因子μ是事先指定的固定值,因而在迭代过程中不能随着估计误差e（n）来进行相应的调整,所以其收敛性完全由初始条件和步长决定。为了改变这种状况,文章提出了一种步长因子μ（n）随时间变化的LMS算法,其收敛速度快于LMS和NLMS,具有较小的失调,将本算法应用于自适应预测系统,Matlab仿真实验结果与理论分析一致。     

智能天线中变步长LMS自适应波束形成算法研究

波束形成算法是智能天线研究的核心内容,可以使天线有效地接收期望信号并抑制干扰信号,但各种算法均存在计算量大、收敛速度慢、稳态误差大等缺点.为提高系统性能,提出了一种改进的变步长LMS自适应波束形成算法,其步长因子由上一步长因子和自相关误差共同确定.对新算法的性能进行了理论分析,并推导了确保算法收敛的参数α的取值范围.计算机仿真结果与理论分析一致,与现有的变步长算法相比,新的变步长LMS算法具有较快的收敛速度、较小的稳态误差以及较低的算法复杂度,非常适用于智能天线波束形成问题.     

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。     

低信噪比下基于新型变步长LMS的自适应滤波算法

为了提高现有的变步长LMS算法在低信噪比环境下的滤波性能,提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法利用加入补偿项的误差相关值估计与前一时刻步长因子的组合来调节步长,提高算法的抗噪声干扰能力和收敛速度;并将步长因子的传统固定约束范围改为动态约束范围,使步长变化趋于平滑,降低系统的失调误差;同时对系统的权向量迭代公式进行更新,提高了算法的输入范围。从理论分析和仿真实验两方面可以看出,新算法与现有的变步长算法及标准LMS算法相比,在信噪比较低的条件下收敛速率、抗扰能力、稳态失调噪声方面都有很大的改善,证明所提算法是有效、可行的。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法及性能分析

针对现有LMS（Least Mean Square）算法不能同时提高收敛速度及降低稳态误差的矛盾,提出一种改进的变步长LMS算法,建立了步长参数μ(n)与误差信号e(n)之间的一种新的非线性函数关系: 与现有的算法相比,同时引入记忆因子λ和控制函数取值的参数β(n),使当前步长与上一次迭代所得步长及前M个误差的平方相关。理论分析和计算机仿真结果表明,与现有几种常见的LMS算法相比,改进的算法收敛速度和稳态误差的性能指标得到提高。     

基于双曲函数的变步长LMS算法及其分析

提出一种基于双曲函数的变步长最小均方(LMS)算法.通过对双曲余弦函数进行数学变换,建立起误差信号与步长因子的LMS算法,根据误差信号的变化来自动调节步长的大小.仿真结果证明:所提出的LMS算法比标准的LMS算法有着更快的收敛速度等优点.     

变步长LMS算法抑制窄带干扰技术研究

为抑制窄带信号并减少其对直接序列扩频通信系统的干扰,研究了一种新的变步长LMS算法处理信号。根据步长调节原则,结合双曲正割函数来调整步长μ(n)及误差e(n)的非线性关系。对算法进行理论分析,该算法提高了收敛速度,提升了收敛精度,降低了稳态时的误差。在MATLAB中通过搭建直接序列扩频通信系统进行仿真,研究结果表明该算法优于已有的算法,能更准确地预测及抑制音频干扰信号,增强了直扩通信系统的抗干扰性能。     

一种基于改进双曲正切函数的变步长自适应滤波算法

摘 要：为了改进现有变步长LMS（least mean square）算法性能方面存在的缺陷,提出一种改进的变步长谐波检测算法。该算法在原有双曲正切函数的基础上引入包含输入信号的因子 ,跟踪输入信号变化,以便分析算法性能,提高其抗干扰能力;并采用增加补偿项来确保算法的收敛速度;同时将步长迭公式中固定约束范围转变为动态范围,使步长变化相对平滑,稳态失调相对较小;最后利用归一化的处理方法改进权值公式,增大输入信号的动态范围。仿真结果表明,新算法在收敛速度、跟踪能力、抗干扰能力、稳态误差等方面较现有的变步长谐波检测算法有较大提高,是一种可行、有效、具有一定工程应用价值的算法。     

变步长解相关Volterra LMS算法

Volterra滤波器的非线性使输入向量自相关矩阵包含了输入信号的高阶统计量,导致矩阵特征值扩展很大,因此LMS算法收敛速度一般很慢。从降低输入信号的相关性出发,提出了一种变步长解相关Volterra NLMS算法。解相关能显著加快LMS算法的收敛速度,变步长能够改善算法的稳态性能,两者的有机结合,能明显改善算法性能。仿真结果表明,在不同输入信号相关性情况下,该算法有更好的收敛速度和稳态性能。     

新的变块长频域批处理LMS算法

针对传统的频域批处理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的问题,不同于变步长LMS算法,提出了一种新的变块长频域批处理LMS算法,采用自适应改变的批处理块块长的方法来协调解决这个矛盾。通过Matlab对提出的算法进行计算机仿真,结果表明相比于传统的FBLMS算法,新算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

基于解相关变步长的改进型语音增强算法

复杂环境中噪声干扰严重影响语音信号的质量,无法正确传达语义,因此语音增强处理十分必要。传统语音增强技术存在适应性差、输入信号高度相关时收敛速度慢等问题。综合变步长最小均方(VSSLMS)算法与解相关的优点,提出了一种改进的语音增强算法,优化自适应滤波算法中步长的大小和权矢量的更新方向,提高语音降噪收敛速度。同时算法引入了连续块处理理论归一化权矢量,以提高其在嵌入式系统实现上的稳定性。仿真测试表明该算法收敛速度快、跟踪性能强,能有效去除强噪语音信号中的噪声,提高语音的清晰度与可懂度。     

一种新的变步长频域块LMS算法

针对现有直接序列扩频（DSSS）通信抗干扰系统中的传统频域块最小均方误差（FBLMS）算法在收敛速度和稳态误差之间存在矛盾的问题,提出了一种新的变步长算法--VSS-FBLMS算法,该算法通过输出信号中剩余干扰所占整体噪声信号的比例来调节变步长因子,步长因子随着干扰的被滤除而逐渐减小,使得DSSS通信抗干扰系统获得更好的抑制干扰效果。首先对传统FBLMS算法的DSSS抗干扰系统进行了介绍,然后对提出的VSS-FBLMS算法进行分析,最后将新算法和传统算法加入DSSS通信抗干扰系统中进行仿真对比。理论分析和仿真结果表明,VSS-FBLMS算法不仅可以有效滤除窄带干扰,而且抗干扰性能优于传统FBLMS算法,收敛速率和稳态误差也都优于传统FBLMS算法。