基于二进制步长的 LMS 算法（BS-LMS）：使用两个步长修改 LMS 算法以获得更好的收敛性和更小的 MSE-matlab开发

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