1、 LMS算法与RLS算法有何异同点？ 2、 自适应均衡器可以采用哪些最佳准则

为了解决定步长 LMS 算法不能同时满足快速收敛和低稳态误差的问题，提出了一种基于改进双曲正切函数的变步长LMS算法（IVSSLMS）。该算法利用步长反馈因子的二范数和误差信号的相关值来调节步长，克服了定步长算法收敛速度慢及抗噪声能力差的问题；并从理论上分析了算法的性能，给出了参数的取值方法。仿真实验结果表明，在高/低信噪比条件下，IVSSLMS 算法比已有变步长算法的收敛速度更快、稳态误差更小、系统跟踪能力更优。

共10篇IEEE论文，自适应均衡器 LMS 变步长算法

我正在尝试修改 LMS 算法，使其收敛速度更快，均方误差也会更小。 谈到 LMS 的缺点之一，它只有一个可控参数“mu”，从设计的角度来看，它的值的选择是最关键的。 因此，我想以步长适应每次迭代中发生的错误的方式实现 LMS。 我提出的是二进制步长 LMS 算法。这里，我们有两个步长，由 2 个值计算，增量和偏差。 当误差比之前的 error 值增加时，步长为（delta+deviation）。 当误差从其先前的值减小时，步长为（delta-deviation）。 我使用 BS-LMS 算法实现了一个自适应均衡器。 发现这比 LMS 算法收敛得更快。 此外，考虑到步长始终为（输入信号的增量/能量）的 NLMS（Normalized LMS）算法，NLMS 的收敛速度比 LMS 快。 将二进制步长概念与 NLMS 结合起来，我发现 BS-NLMS 和 NLMS 的收敛速度几乎相等，但是

快速变步长LMS算法，提高原来LMS算法收敛速度！

具有改进的可变步长LMS算法的复合自适应数字预失真，

本文提出了用步长阈值上下限的算术平均值去计算收敛步长的新方法，通过LMS算法失调量的精确分析，寻出了计算步长的公式。计算机模拟结果证实了本文方法及其步长计算公式的准确性。

讲述LMS算法的推到过程以及其收敛性的研究,

最近关于改进LMS算法的总结，是幻灯片的格式，60多页的PPT

在这个模拟中，我只使用了一种名为最小均方 (LMS) 的算法来进行系统识别任务。 它是为适应信号处理新手而设计的。 您可以非常轻松地为 CLMS、NLMS、LMF、qLMS 甚至 FLMS 等修改此示例。