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。

matlab代码 返回指定步长内的极大值下标

针对光伏发电系统最大功率点跟踪控制，提出了固定电压和自适应变步长电导增量相结合的方法．该方法首先采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近，然后启动变步长电导增量法实现精确的最大功率点跟踪控制．仿真结果证明，该自适应变步长电导增量法能够快速、准确地跟踪最大功率点，避免了最大功率点处的振荡，提高了系统稳定性和能量转换效率．

对比传统的归一化最小均方算法（NLMS），系数比例自适应算法（PNLMS）拥有较快的初始收敛速度，但是PNLMS无法很好处理稀疏系统辨识问题。因此基于L0范数的IPNLMS(L0-IPNLMS)算法被提出，本文对L0-IPNLMS算法提出改进以提高对稀疏系统进行辨识的性能。分析了近年来的几种系数比例算法的性能及其局限性，通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系，提出了一种结合Sigmoid函数和L0范数的变步长系数比例NLMS滤波算法，仿真结果表明提出的算法拥有更好的收敛性和稳态误差。

目前,基于微机械系统(MEMS)的行人航迹推算(PDR)室内导航定位系统都会面临步长估计的问题，因此提出了一种基于模糊逻辑的非线性步长估计方法。首先采用非线性步长估计方法模型，然后以步频、身高、体重作为逻辑系统输入变量设计模糊逻辑控制器，得到可变的步长估计系数，从而实现对步长动态估算。通过对30 m以内多次室内行走的实验结果分析表明，基于模糊逻辑的步长估计方法平均步长准确率可达到92%，与传统的步长估计算法相比提高约9%，有效提高了步长估计精度。

2．采样周期与计算步长 采样周期T是根据被控对象的反应快慢而事先设计的采样控制系统的重要参数。 连续部分离散化模型的精度同步长h密切相关，每经过一个步长h则应完成一次相应状态变量的计算。采样控制系统中离散部分（数字控制器D(z)）的模型是未作近似的差分方程，每经过一个实际的采样周期T计算一次。对于图3.2所示的采样控制系统,为了协调离散部分D(z)和连续部分Gh(s)、G0(s)的计算，连续部分离散化时的步长h可按以下两种`情况进行选择： 上一页 下一页 返回

将函数部分用于其他类型的函数和 ODE。 提到了python的YouTube地址。

在改进算法中,步长因子与误差信号自相关函数之间建立了一种改进的非线性函数关系。将改进算法应用到系统辨识中,通过计算机仿真结果看出,自适应滤波性能在收敛速度和稳态失调误差等方面得到改善。

通过对变步长 LMS 自适应滤波算法和提升小波变换理论进行研究,将两种算法换相结合,提出一种新的提升小波变步长 LMS自适应滤波改进算法;根据信号特征对更新算子和预测算子自适应的构造,对正交分解的信号进行变步长 LMS自适应消噪,提高了收敛速度和稳定性;通过仿真分析,证明了改进的提升小波变步长 LMS滤波算法具有较快的收敛速度和更强的抑噪能力;最后,将提出的方法应用于低速重载齿轮箱的故障诊断中,分析结果表明,该方法是一种非常有效的故障特征处理方法。