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。     

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。     

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.     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法及其在噪声抵消中的应用

本文提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法,并将其应用于自适应噪声抵消中。该算法解决了算法收敛时间和稳态误差间的矛盾,为实际应用提供了更大的灵活性。它采用误差信号的相关值去调节步长,使得算法的均方误差小、收敛速度快,并且降低了LMS算法对噪声的敏感性。     

一种基于MVSSLMS的改进算法

在分析传统LMS算法及其改进算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法,用误差信号的自相关及均方误差来调节自适应滤波算法的步长,仿真结果表明改进算法的收敛性能良好,优于传统LMS和MVSSLMS算法.     

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。     

一种新变步长LMS算法及在自适应波束形成中的应用

LMS算法是智能天线自适应波束形成算法中的经典算法,由于其步长固定,造成收敛速度和稳态失调之间的矛盾。为了解决这一问题,提出一种新的变步长LMS算法,并在算法中引入误差信号的自相关估计,大大降低了噪声的干扰,对算法进行仿真,得到了最优的参数设置。利用蒙特卡罗方法对算法进行了性能评估,与传统的LMS算法、NLMS算法相比,新的变步长LMS算法具有更快的收敛速度和较小的稳态误差及优良的抗噪性能。     

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。     

基于指数函数的归一化变步长LMS算法

在研究归一化最小均方误差(NLMS)算法的基础上,提出一种基于指数函数的变步长LMS算法。通过建立误差 和步长 的函数关系,实时调整步长,并对输入信号完成时域信号解相关,解决稳态失调系数与收敛速度的矛盾。仿真实验结果证明,该算法与传统LMS算法、SVS_LMS算法、NLMS算法以及双曲正切变步长LMS算法相比,具有更高的收敛速度和较小的稳态失调系数。     

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。     

改进自适应对消算法在工业噪声处理中的应用

分析了工业环境噪声的特点,将自适应噪声对消算法应用到工业噪声的处理当中.在传统最小均方(LMS)算法及基于Lorentzian函数的变步长LMS算法的基础上进一步进行约束稳定性条件处理,提出了一种约束稳定性变步长LMS算法,并在Matlab平台上进行了仿真验证.结果表明:算法具有更快的收敛速度以及更小的稳态误差,并且能有效地降低梯度噪声对算法性能的影响.     

基于可变步长的常数模盲均衡算法

为了提高多输入多输出系统的通信质量,针对传统常数模盲均衡算法存在收敛速度慢、误码率高等缺点,提出来一种基于可变步长的常数模盲均衡算法。利用反正切函数建立一种步长因子与误差间的非线性函数关系,利用此非线性函数来调整步长,加快算法收敛速度,采用仿真实验测试算法的性能。结果表明,相对于其他盲均衡算法,该算法加快了收敛速度,大幅降低误码率,获得理想的均衡效果,具有一定的实用价值。     

仿射投影算法中的步长控制

依据仿射投影算法均方误差（MSE）的最快收敛速度条件,对算法迭代过程中的步长进行控制,提出了一种新的变步长仿射投影算法（VSSAPA）。该算法使步长随着输出误差的变化而自动调整,从而降低稳态误差。将提出的算法应用于系统辨识,结果表明,与传统仿射投影算法和变步长仿射投影算法相比该算法具有更低的稳态误差和更快的收敛速度。     

基于相关函数的改进LMS自适应滤波算法研究

标准LMS算法由于采用了固定的步长因子,致使其算法稳态误差大、实时性差,不适用于非平稳随机过程.提出了一种改进的CLMS变步长自适应滤波算法,该算法采用输入-误差信号的互相关函数控制步长更新,在算法收敛初期步长取较大值,使其有较快的实时跟踪能力,在算法收敛末期步长取较小值,以使其拥有较小的稳态误差.仿真结果表明,相比已有变步长算法,CLMS算法有更好的应用性能.     

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.     

变步长比例仿射投影算法及在回声消除中的应用

针对稀疏控制算法快速收敛与低稳态失调之间的矛盾,提出了一种变步长的稀疏控制比例仿射投影算法。该算法将干扰信号对系统稳态性能的负面作用考虑进滤波器系数更新过程中,并利用后验误差对其进行补偿,建立了一个新的目标函数,根据该目标函数,导出了一种适用于比例仿射投影算法整体步长的调节方法。理论分析和计算机仿真结果表明,算法在典型的回声信道条件下,均能获得很快的收敛速度和很低的稳态失调。     

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。