变步长复合梯形公式算法公式 变步长复合梯形公式算法公式 变步长复合梯形公式算法公式

在分析传统的定步长最小均方(LMS)算法、变步长LMS算法的基础上，通过建立误差信号与步长因子之间的新的非线性映射关系，提出新的改进型变步长LMS自适应算法．通过MATLAB仿真分析，证明了该算法具有较好的收敛速度和较小的稳态误差以及较好的时变系统跟踪能力．

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了提高。

此示例说明了一个 DC-DC 降压转换器从 200 V 电源为 RC 负载供电。 PWM频率设置为5 kHz，占空比在0.1到0.8之间变化。 使用此 5 kHz PWM 频率，使用标准离散化方法获得 0.5% 占空比分辨率所需的采样时间为 1e-6 秒： 1 MHz 采样频率 = 200 x 5000 Hz -> 分辨率 = 1/200 = 0.5 % 在 powergui 模块的求解器选项卡中，仿真类型设置为离散，并选中插值选项。 Simulation Data Inspector 已启用并记录 Vload 信号。 采样时间已在模型属性中初始化为 20e-6 s。 1) 首先使用插值进行模拟，Ts 设置为 20e-6。 2）在powergui中，取消选中插值并在MATLAB命令窗口中指定Ts = 1e-6。 执行第二次模拟。 3) 在 powergui 中将模拟类型设置为连续

包括变尺度法 方向加速法 步长加速 公轭梯度法等代码，有界面，matlab程序

matlab代码////DFP算法////精确步长、可调节函数、可调节步长等等, DFP是最基本的拟牛顿算法、较早发现、较为实用、运用二阶信息、近似hessian矩阵

　本文对变步长自适应滤波算法进行了讨论,建立了步长因子μ与误差信号e ( n) 之间另一种新的非线性函数关系. 该函数比已有的Sigmoid 函数简单,且在误差e ( n) 接近零处具有缓慢变化的特性,克服了Sigmoid 函数在自适应稳态阶段步长调整过程中的不足. 由此函数本文得出了另一种新的变步长自适应滤波算法,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响. 该算法有较好的收敛性能且计算量少. 计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的收敛性能优于已有的算法.

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针对基本蝙蝠算法存在容易过早陷入局部最优以及求解精度低的问题,提出一种改进的蝙蝠算法(SABA),加入自适应的步长控制机制和变异机制.通过对12个单峰/多峰函数的测试表明,与粒子群算法、蝙蝠算法相比,SABA算法能够有效解决算法陷入局部最优的问题,从而具有较高的求解精度.

提出了一种三段式变步长电导增量算法，通过设定步长调整系数的上、下限阈值，将工作步长分为三种模式，保证了在光照强度剧烈变化的情况下，系统仍能以较大步长运行，避免了传统电导增量法动态响应速度慢的问题。仿真结果表明，该算法可将系统的动态响应时间缩短至5~6 ms，且最大功率点附近的功率振荡明显减弱，系统的功率损失降低，跟踪精度得到提高。