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

利用变步长进行循环累计量搜索载波频率或者载波频偏，根据估计精度及估计范围得到载波估计值，能有效的降低算法复杂度，对于工程实现起到很好的效果，已经在项目中应用，其中包过各种调制方式实现，循环累积量实现，4阶循环累计量和6阶，8阶循环累积量实现，工程中都进行项目验证，效果不错！！！

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

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具有改进的可变步长LMS算法的复合自适应数字预失真，

基于MATLAB的列车防护曲线组合步长算法分析与仿真验证的完整matlab代码，本文即本人城市轨道交通控制课程的课程设计，实现了时间步长，距离步长与速度步长的列车制动曲线的matlab绘制，注释完整且在博客中皆有详细解释。 具体说明请参考我的博客：https://blog.csdn.net/weixin_44026026/article/details/117935749

单位步长是一种基本信号，在信号处理和通信领域的许多应用中都有使用。 许多通信应用需要阶跃响应。

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。

此提交演示了如何编写具有可变采样时间的 2 级 M 文件 S-Function。 如果样本间周期由另一个输入信号指定（并且可能随时间段变化），则块对输入信号进行采样和保持。 每个步长必须为正，否则会引发错误。