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自适应滤波算法

在对传统LMS算法、变步长SVSLMS算法及归一化LMS算法分析的基础上,提出了一种改进的归一化变步长LMS算法即N-SVSLMS（Normalized-SVSLMS）算法。该算法结合了参考文献中两种算法的思想,得到了改进的归一化LMS自适应算法。该算法在信道环境多变的情况下,收敛速度和稳定性能有了进一步的提高。理论分析及计算机仿真结果表明,N-SVSLMS算法明显优于传统LMS算法、变步长SVSLMS算法及归一化的LMS算法。     

一种变步长LMS自适应滤波算法

本文基于对最速下降法梯度的优化估值，提出了线性－指数自适应滤波算法。文中指出：对最速下降法的梯度优化估值和对误差信号非线性处理，是改善ＬＭＳ算法性能的等同措施。文中的理论分析与计算机模拟结果都证实了Ｌ。Ｅ算法的性能优于１所提出的线性－符号算法。理论分析与计算结果吻合较好。     

一种变正则化矩阵的改进多带结构子带自适应滤波算法

定正则化因子的改进多带结构子带自适应滤波(IMSAF)算法在取得收敛速度快和稳态失调误差小之间存在冲突.根据系统噪声抵消原理,设定子带后验误差功率等于子带噪声功率,本文提出了变正则化矩阵的IMSAF算法来解决这一问题.仿真结果证明,所提算法可以同时达到收敛速度快、稳态失调误差小以及追踪速度快等优势.     

消除噪声的一种变步长自适应滤波方法

在电子系统中不可避免地会受到噪声的干扰．用固定参数的滤波器进行消除噪声有其缺陷，它对信号与噪声的先验知识需要得较多．本文讨论了用一种变步长自适应滤波器消除噪声的方法．实验仿真证明这种方法能有效地去除弱信号中的噪声．     

消除噪声的一种变步长自适应滤波方法

在电子系统中不可避免地会受到噪声的干扰。用固定参数的滤波器进行消除噪声有其缺陷,它对信号与噪声的先验知识需要得较多。本文讨论了用一种变步长自适应滤波器消除噪声的方法。实验仿真证明这种方法能有效地去除弱信号中的噪声。     

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)。     

一种非线性变步长LMS自适应滤波算法

基于定步长LMS自适应滤波算法存在稳态误差和收敛速度无法合理协调的缺点,通过在误差信号与步长之间建立非线性关系,提出了一种新的变步长LMS算法。通过步长函数可以让步长因子在算法初始阶段具有较大值,在算法收敛阶段获得较小值,且变化平缓。理论分析和实验仿真结果表明,新算法克服了在稳态自适应阶段步长调整导致系统不稳定的问题。将新算法应用于电脑风扇噪声的有源噪声控制中,取得了良好的效果。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

对已有的一些变步长自适应滤波算法进行了分析，在此基础上，提出了一种新的自适应算法。理论分析显示该算法能改善文中所述其他算法的不足；仿真结果表明此算法收敛性能良好，优于文中所述其他算法。     

一种改进的变步长自适应滤波器LMS算法

本文提出一种改进的LMS算法(即MS-LMS)，并建立了步长因子μ与误差信号e(n)之间另一种新的非线性函数关系。该关系不仅具有原有算法在误差e(n)接近零处缓慢变化的优点，而且低信噪比环境下比原有算法具有更好的收敛性能。理论分析和计算机仿真结果表明，在低信噪比的环境下，改进算法的收敛速度和稳态误差的性能指标都有较大的提高，并对系统发生的突变表现出较强的鲁棒性。     

A New Variable Step Size Control Method for the Transform Domain LMS Adaptive Algorithm

This paper develops a new adaptive step size control method for the transform domain least mean-square (TDLMS) adaptive algorithm. The time-varying step size is an efficient approximation of an optimal step size based on a proposed cost function, therefore leading to significant improvements in the performance characteristics of the TDLMS algorithm. Mean-square analysis is provided, and an expression for the steady-state excess mean-squared error (MSE) is derived. Simulation experiments confirm the algorithm's enhanced convergence properties and verify the theoretical steady-state MSE results.     

A Subband Adaptive Filtering Algorithm Employing Dynamic Selection of Subband Filters

In 2007, Wang and Shyu proposed a scalable secret image sharing scheme in which three sharing styles, namely the multisecret, priority, and progressive modes, are designed to encode an image with diverse revealing effects. Their scheme is a (2, n ) sharing method where each generated shadow image is half size of the original image. This letter proposes a general (t,n), 2 ? t ? n, scalable secret image sharing scheme with the same revealing effects. Notably, the size of each generated shadow image is only (2n-t)/n ² times of the original image. The smaller size of the generated shadow images makes their transmission and storage more efficient.     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法

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。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真

传统变步长LMS算法存在收敛速度慢、易受噪声影响等缺点,为了提高算法性能,论文建立了LMS算法中步长因子μ(n)和误差信号e(n)的相关统计量之间的非线性关系,提出了一种基于改进的双曲正切函数的变步长LMS(HTLMS)算法.算法采用当前误差与上一步误差乘积的绝对值来调节步长,并引入了绝对估计误差的扰动量来更新自适应滤波器抽头向量,因而具有收敛速度快、噪声抑制能力强和稳态误差低等特点.计算机仿真结果表明,在不同信噪比条件下,与多种LMS算法相比,本文算法都具有较快的收敛速度和较好的稳态误差.     

A Low-Complexity Delayless Selective Subband Adaptive Filtering Algorithm

Adaptive filters of significant order, requiring high computational complexity, are necessary in many applications such as acoustic echo cancellation and wideband active noise control. Successful approaches to lessen the computational complexity of such filters are subband methods, and partial updating schemes where only a part of the filter is updated at each instant. To avoid the time delay introduced by the subband-splitting, delayless structures which reconstructs a fullband filter, producing delayless output, from the adaptive subband filters have been proposed. This paper proposes a delayless subband adaptive filter partial updating scheme, where the general idea is to only update the most misadjusted subband filter(s). Analysis in terms of mean square deviation is presented and shows that the fullband filter convergence speed is significantly increased, even for flat spectrum signals, as compared to traditional periodic subband filter update with the same computational complexity. Echo cancellation simulations with an artificial system to verify the analysis, using both flat spectrum signals and speech, is also presented, as well as offline calculations using signals from a real system.      

一种改进的变步长频域批处理LMS自适应算法

从基本的经典LMS自适应算法开始,简要介绍了频域批处理LMS算法的推导、实现原理及优势,并在频域批处理LMS算法基础上提出了一种由当前时刻输入信号能量和前一时刻均方误差曲面梯度估计量联合控制的变步长改进算法,改进算法在减小计算量的同时,不仅消除了经典LMS算法收敛性能对输入信号功率敏感的缺陷,而且较好地协调了高速收敛与小稳态误差之间的矛盾.     

自适应变步长正交约束盲源分离算法

将盲源分离算法通常应用到的白化预处理方法转化为权值正交约束条件下的分离算法,使得分离算法由无约束算法转变为有约束算法,消除了在估计白化矩阵时引入的误差和分离输出存在的尺度不确定性。因为算法的收敛速度和稳态误差是一对矛盾,所以结合变步长思想,提出了一种新的自适应变步长的权值正交约束盲源分离算法。该算法步长是基于分离状态的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。仿真实验表明,该算法比非约束算法,固定步长的权值正交约束的盲源分离算法具有更好的分离性能。     

一种平滑的可变步长算法

本文从长时相关性(LRD)和突发性两个方面,阐明图像组(GOP)时间尺度上的流量能够体现原有视频帧序列的流量特性。并在固定步长自适应算法(FSSA)和可变步长自适应算法(VSSA)的基础上提出了一种新的平滑的可变步长自适应算法(S-VSSA),这种算法可以在GOP所表示的大时间尺度上预测MPEG-4视频流量。仿真实验结果显示:该算法收敛速度快,预测误差低,可以明显改善预测性能。     

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。     

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。