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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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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. 相似文献
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一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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智能天线自适应波束形成算法的研究 总被引:3,自引:1,他引:2
智能天线的自适应算法通过迭代运算获取用于波束形成的最优权值矢量时,是否具有较快的收敛速度和较小的稳态误差成为决定波束形成性能的主要因素。据此提出在传统的LMS算法中引入变步长和变换域的思想,采用改进的自:适应算法用于波束形成。MATLAB仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,波束形成的性能更优。 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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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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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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一种改进的变步长LMS算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过增加误差信号的自相关值对步长变化的影响,对一种变步长LMS算法进行进一步改进,既继承了前者稳态性能好的优点,又增强了算法跟踪信道变化的能力,具有较好的抗干扰性能,而且收敛速度加快,收敛时间变短。这种算法不仅可应用于跟踪信道特性变化较快的信道(如短波通信),而且也非常适用于算法收敛速度和稳定性要求较高的情况。 相似文献
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迭代变步长LMS算法及性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对固定步长LMS(Least Mean Square)算法(FXSSLMS)不能同时满足快速收敛和小稳态失调误差的问题,该文提出了迭代变步长LMS算法(IVSSLMS)。与已有的变步长LMS算法(VSSLMS)不同,该算法的步长因子不再是由输出误差信号控制,而是建立了与迭代时间的改进Logistic函数非线性关系,克服了定步长算法收敛慢及已有变步长算法抗噪声干扰能力差的问题。最后从理论上分析了算法的性能,给出了其参数取值方法。理论分析和仿真均表明,所提算法能够在快速收敛情况下获得小的稳态失调误差,在有色噪声干扰下稳态失调误差比已有算法降低了约7 dB。 相似文献
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