Widrow和Hoff等人于1960年提出均方误差(LMS)算法，由于其结构简单，计算量小，稳定性好，易于实现等优点而得到广泛的应用。LMS算法的缺点是收敛速度慢，它克服不了收敛速度和稳态误差这一对固有矛盾：在收敛的前提下，如果步长取较大值，虽然收敛速度能得到提高，但稳态误差会随之增大，反之稳态误差虽然降低但收敛速度就会变慢。为解决这一矛盾，人们提出了许多改进型自适应算法。其中很大一类是变步长LMS算法。文献[4]提出Sigmoid函数变步长LMS算法(SVSLMS)。该算法在初始阶段或未知系统的系数参数发生变化时，其步长较大，从而使该算法有较快的收敛速度；而在算法收敛后，不管主输入端干扰信号
2021-10-22 10:50:14
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变步长的LMS自适应滤波算法matlab程序
2021-09-28 18:05:45
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对变步长自适应滤波算法进行了讨论,对VS-LMS算法进行了改进,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。理论分析和计算机仿真结果表明,该关系不仅具有原有算法收敛速度快的优 点,而且在低信噪比环境下比原有算法具有更好的抗噪声性能。
2021-07-04 15:51:43
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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．
2021-06-03 09:46:20
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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。
2021-06-02 16:55:10
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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.
2021-05-19 10:17:31
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