一种新的变步长LMS自适应滤波算法

本文通过建立步长因子μ与误差信号之间的非线性函数关系,提出了一种新的变步长LMS(LeastMean Square)算法.该算法具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,且克服了S函数变步长LMS算法(简称SVSLMS算法)在自适应稳态阶段μ(n)取值偏大的缺陷.理论分析和计算机仿真结果表明该算法的性能优于SVSLMS算法.     

一种新的变步长LMS自适应算法及其性能分析

通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系,提出一种新的基于箕舌线的变步长LMS算法。该算法具比有传统LMS算法计算量小、稳定性较好、简单易于实时处理等优点。仿真结果表明,其收敛速度、稳定性以及跟踪速度优于传统固定步长LMS算法和SVSLMS算法,且不须进行指数运算,计算复杂度低于SVSLMS算法。     

基于S型函数的变步长LMS自适应滤波算法

本文通过建立步长因子μ与误差信号之间的非线性函数关系,得出一种新的变步长自适应滤波算法(SVSLMS)。理论分析和计算机仿真结果表明该算法的性能优于传统的LMS算法和NLMS算法。     

一种改进的外辐射源雷达直达波对消算法

针对外辐射源雷达的直达波对消技术,传统的变步长对消算法依据参考信号或对消后瞬时误差进行步长调整,对于剩余的目标回波等信号也产生了抑制效果,同时影响了直达波信号的对消效果,为此,提出了一种基于对消信号与直达波的相关性的Sigmoid函数变步长最小均方(Variable Step Size LMS based on Sigmoid function,SVSLMS)算法,根据对消后的信号与直达波的相关性进行步长调整。理论分析与仿真结果表明,改进的SVSLMS算法对直达波对消有更快的收敛速度,同时对目标回波信号的影响更小。     

一种改进的自适应波束赋形算法

为了弥补传统的LMS算法采用固定步长无法解决收敛速度和稳态误差之间矛盾的缺陷,改进了失调系数,提出了一种改进的LMS算法用于求解自适应波束赋形的最佳权值。理论分析证实归一化的LMS算法可以通过采用一个可变因子使瞬时输出误差最小化。仿真结果表明,归一化的LMS算法采用了可变步长比传统LMS算法收敛快,稳态误差和失调相对于LMS都有所改善。     

一种改进的自适应波束赋形算法

在传统LMS算法的基础上,改进了失调系数,提出了一种新的改进LMS算法用于求解自适应波束赋形的最佳权值。通过理论分析,归一化的LMS算法采用了一个可变因子使瞬时输出误差最小化。仿真结果比较可得,归一化的LMS算法采用了可变步长,比传统LMS算法收敛快,稳态误差和失调相对于LMS都有所改善。     

一种改进的变步长LMS自适应算法

传统的最小均方误差(LMS)算法难以同时获取较快的收敛速度和较小的稳态误差,而变步长LMS算法可获得二者之间的平衡。对已有的一些变步长LMS算法进行了分析,在变系数步长(VFSS)算法的基础上,引入输入信号因子,并建立步长因子与误差信号之间新的非线性函数关系,提出一种改进的变步长LMS算法,该算法不仅继承了VFSS算法在低信噪比环境下抗噪声性能好的特点,而且能够快速跟踪系统的变化,仿真结果表明改进算法的性能优于现有算法。     

一种新的可变步长LMS自适应滤波算法

本文在讨论基本L,MS,变步长NLMs【",改进的SVSI。MS[2]和LMS／Fp]组合自适应滤波算法的上基础上提出一种新的可变步长L.MS自适应滤波算法,新算法引入修正系数p和遗忘因子／lf=exl~(-i)(i=l,2,...,M-1),并利用p和^i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NL,MS算法、改进的SVSLMS算法、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)。     

一种改进的归一化变步长最小均方误差自适应滤波算法

本文提出了一种改进的归一化变步长最小均方误差自适应滤波算法（MNVS）．它综合了传统的最小均方误差算法（LMS）和归一化变步长最小均方误差算法（NVS）的优点，既具有快速跟踪能力，又允许大动态范围的信号输入．计算机模拟实验结果表明，MNVS算法的性能明显优于LMS和NVS算法，而其计算量增加甚少。     

基于数据复用技术的变步长LMS自适应算法

基于数据复用技术,讨论并给出了一种新的变数据复用率变步长LMS自适应算法。该算法在每一次权值迭代中多次使用当前的输入数据递归运算,而且数据复用的次数采用时变值,并采用功率归一化技术实现变步长因子。理论分析和计算机仿真均表明,该算法与传统的LMS算法相比具有良好的收敛性能,可以有效地应用于天线自适应收发隔离系统中。     

一种改进的变步长LMS自适应算法

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.     

基于小波变换的变步长LMS自适应滤波算法

变步长LMS自适应滤波算法通过构造合适的步长因子有效的解决了传统LMS算法收敛速度和稳态误差相矛盾的问题.变换域LMS自适应滤波算法通过正交变换降低了输入信号矩阵的相关性,提高了算法的收敛速度.将这两种算法相结合,提出了一种新的基于小波变换的变步长LMS自适应滤波算法.仿真结果表明,该算法无论是收敛速度还是稳态误差都有了很大的提高.     

一种新的变步长变换域自适应滤波算法

变换域LMS算法能通过正交变换有效降低输入信号自相关矩阵特征值的分散程度,可提高算法的收敛速度;变步长LMS算法可以克服固定步长因子所导致的算法在较快收敛速度和较小稳态误差之间存在的矛盾,从而获得较快的收敛速度和较好的收敛结果。将二者相结合,提出了一种新的变步长变换域自适应滤波算法。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,并且运算量较少,具有良好的实用性能。     

静态环境下基于分段变步长NLMS 的收发隔离技术

收发隔离是干扰机系统中的关键问题,若隔离度不够,轻则削弱干扰机效率,重则造成自激使干扰机不能正常工作。传统的最小均方(LMS)算法应用到基于自适应系统辨识的收发隔离中时,由于精度不够,隔离性能并不理想。针对该问题,提出一种分段变步长归一化LMS(NLMS)算法。该算法利用迭代系数状态因子对迭代系数与真实系数逼近状态进行分段,当迭代系数状态因子处于不同的区间时,采用不同的变步长方案。理论分析和仿真证明:与基于其他LMS 算法的隔离方案相比,基于分段变步长NLMS 算法的收发隔离方案隔离性能有较大的改善。     

变步长频域快速自适应收发隔离算法研究

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。     

New Variable Step-Sizes Minimizing Mean-Square Deviation for the LMS-Type Algorithms

The least-mean-square-type (LMS-type) algorithms are known as simple and effective adaptation algorithms. However, the LMS-type algorithms have a trade-off between the convergence rate and steady-state performance. In this paper, we investigate a new variable step-size approach to achieve fast convergence rate and low steady-state misadjustment. By approximating the optimal step-size that minimizes the mean-square deviation, we derive variable step-sizes for both the time-domain normalized LMS (NLMS) algorithm and the transform-domain LMS (TDLMS) algorithm. The proposed variable step-sizes are simple quotient forms of the filtered versions of the quadratic error and very effective for the NLMS and TDLMS algorithms. The computer simulations are demonstrated in the framework of adaptive system modeling. Superior performance is obtained compared to the existing popular variable step-size approaches of the NLMS and TDLMS algorithms.     

一种新的变步长自适应噪声消除算法

本文针对电力线噪声的特点,提出了一种新的变步长自适应噪声消除算法.在自适应算法的步长与梯度之间建立了新的关系,弥补了基于误差的变步长算法在自适应噪声消除方面的不足,克服了标准LMS算法的收敛性对输入信号的敏感性,并能根据梯度调整步长大小从而实现算法的快速收敛.通过理论分析设计了新的变步长自适应噪声消除算法,并进行了仿真和实测数据验证,证明了算法相对于其他算法的优势.     

一种变步长LMS波束形成算法性能研究

智能天线的自适应算法通过迭代运算获取波束形成的最优权值矢量时,收敛速度和稳态误差是衡量一个算法是否优良的关键因素。它们的好坏直接影响着系统波束形成的性能。系统地分析了传统的最小均方（LMs）算法的收敛速度以及稳态误差的性能,在此基础上提出了一种新的变步长LMS算法,将此算法应用于波束形成,并用Matlab软件进行仿真。仿真结果表明,改进后的算法较传统LMS具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。     

VLSI implementation of a new LMS-based algorithm for noise removal in ECG signal

Least mean square (LMS)-based adaptive filters are widely deployed for removing artefacts in electrocardiogram (ECG) due to less number of computations. But they posses high mean square error (MSE) under noisy environment. The transform domain variable step-size LMS algorithm reduces the MSE at the cost of computational complexity. In this paper, a variable step-size delayed LMS adaptive filter is used to remove the artefacts from the ECG signal for improved feature extraction. The dedicated digital Signal processors provide fast processing, but they are not flexible. By using field programmable gate arrays, the pipelined architectures can be used to enhance the system performance. The pipelined architecture can enhance the operation efficiency of the adaptive filter and save the power consumption. This technique provides high signal-to-noise ratio and low MSE with reduced computational complexity; hence, it is a useful method for monitoring patients with heart-related problem.