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基于箕舍线的变步长最小均方(Variable step least mean square,VSLMS)算法是一种经典
的LMS算法,但其步长更新公式易受噪声
干扰的影响,导致自适应滤波器权值在最优权值附近波动。为解决箕舌线变步长LMS算法步
长更新公式易受噪声干扰的问题,根据高斯白噪声相关性比较差的特性,对箕舌线变步长LM
S算法进行改进,提出基于相关特性的改进箕舌线变步长LMS算法,使算法的抗噪声干扰能力
明显增强。理论分析和仿真结果表明:若两算法选取相同参数,则基于相关特性的改进箕舌
线变步长LMS算法相对于箕舌线变步长LMS算法具有小的稳态误差;在保证算法收敛的条件下
,基于相关特性的改进箕舌线变步长LMS算法相对箕舌线变步长LMS算法具有较快的收敛速度
。 相似文献
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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。 相似文献
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在分析传统定步长LMS(Least Mean Square)算法和变步长LMS算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法.新算法利用瞬时误差绝对值三次方的指数形式和遗忘因子同时调整步长,更好地解决了收敛速度和稳态误差的矛盾.将三种算法均用到噪声对消中进行比较,仿真结果表明:新算法收敛速率优于传统定步长LMS算法和变步长LMS算法. 相似文献
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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. 相似文献
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为了提高LMS自适应滤波算法的性能,在对传统LMS算法及其改进算法研究的基础上,提出了一种改进的变步长算法.在改进算法中,步长因子与误差信号自相关函数之间建立了一种改进的非线性函数关系.将改进算法应用到系统辨识中,通过计算机仿真结果看出,自适应滤波性能在收敛速度和稳态失调误差等方面得到改善. 相似文献
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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 总被引:6,自引:0,他引:6
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。 相似文献