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传统自适应滤波LMS算法(The Mean Square)的主要矛盾是收敛速度与稳态误差不能同时优化。为解决此类问题,本文通过建立步长参数与误差信号之间的一种新的非线性函数关系,提出一种改进的变步长LMS算法。仿真表明,改进后的算法不仅具有更快的收敛速度,而且在稳态误差方面也有良好表现。 相似文献
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一种改进的变步长LMS自适应滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的固定步长的LMS算法难于同时获取较快的收敛速度与较小的稳态误差,基于这一矛盾,将变步长算法与变换域算法相结合,提出一种改进的LMS自适应算法以获得较快的收敛速度和较小的稳态误差。仿真结果表明,此算法在收敛速度与稳态误差的性能上均不同程度地优于其他同类算法,尤其是在低信噪比的情况下,其性能的优越性更为突出。 相似文献
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LMS算法由于简单而获得了广泛的应用,大量的深入研究不断地改善了它的性能。LMS算法存在收敛速度和稳态失调之间的固有冲突,变步长因子可以获得二者之间的有效平衡。对已有的一些变步长LMS自适应滤波算法进行了分析,在此基础上提出一种改进的变步长LMS算法,步长因子同时考虑了指数为预测误差的一次和二次幂的2项。算法在保持较快收敛速度的同时,获得更优的稳态预测误差。对比仿真实验证明了算法的优越性。 相似文献
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为了克服自适应滤波中固定步长LMS算法存在收敛速度与稳态误差的矛盾,本文通过MATLAB仿真不同步长因子下LMS算法的学习曲线,分析了LMS算法在收敛过程中存在的矛盾,并运用归一化LMS(NLMS)算法来改善上述矛盾。NLMS算法是通过输入变量改变步长因子从而改变算法的收敛特性。本文对NLMS与LMS算法的误差曲线仿真并进行稳态误差效果比较,结果显示NLMS算法的稳态误差精确度明显提高,收敛速度加快。通过将LMS算法与NLMS算法应用于自适应噪声对消中,得到NLMS算法具有收敛速度更快同时稳态误差更小的特性,该算法能够快速对干扰信号作出反应,使除噪效果更好。 相似文献
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在讨论基本LMS.变步长NLMS和LMS/F组合自适应滤波算法的基础上提出一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,新算法引入修正系数和遗忘因子.并利用和来产生新的步长参与迭代。计算机仿真结果表明,与基本LMS算法或变步长NLMS、LMS/F组合算法相比,新算法在保持算法简单这一特点的同时进一步加快了收敛速度,并能够收敛到更小且稳定的均方误差(MSE)。 相似文献
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一种改进的变步长LMS自适应算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高LMS自适应算法的性能,在对一些变步长LMS算法分析的基础上,提出了步长因子μ(n)与误差信号e(n)之间一种新的非线性函数关系,该算法比固定步长LMS算法收敛速度快,稳定性好,另外与文[5]中算法相比,不需要进行指数运算.将该算法应用于自适应噪声抵消系统的仿真中,计算机仿真结果与实际分析相一致. 相似文献
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变步长频域快速自适应收发隔离算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对频域LMS算法收敛速度较慢的缺点,将LMS频域快速算法和变步长技术相结合,提出了一种基于新的Sigmoid函数的变步长频域快速自适应收发隔离算法。理论分析和计算机仿真表明,新算法除具有原频域快速算法的优点外,还具有较快的收敛速度和良好的收敛精度,可以有效地应用于干扰机自适应收发隔离系统中。 相似文献
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