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在NLMS算法基础上,把以前时刻的误差引入归一化收敛因子中得到一种新算法,可以减小信号样本波动对权重的影响。该算法比传统的NLMS算法收敛性能更好,稳态失调也比其小。计算机仿真结果表明,所提新算法在自适应回波抵消中的综合性能要优于NLMS算法。 相似文献
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一种改进的NLMS算法在声回波抵消中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
收敛速度和残余均方误差是衡量最小均方算法性能的重要指标。在声回波抵消算法中,为了寻求收敛速度快和计算量小的自适应算法,在归一化最小均方误差算法基础上,把当前时刻以前的误差引入归一化收敛因子中得到一种新算法,可以减小信号样本波动对权重带来的影响。该算法比传统的归一化最小均方算法收敛性能更好,稳态失调也比其小。计算机仿真结果表明,新算法在自适应回波抵消中的综合性能要优于传统的归一化最小均方误差算法。 相似文献
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