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LMS算法

在对基本LMS算法分析的基础上,通过构造步长因子μ与误差信号e（n）之间的非线性函数,提出一种新的变步长最小均方误差（LMS）算法,并且分析了参数的取值对算法性能的影响。该算法通过调整步长参数,使权向量达到最优,有效改善了收敛速度与稳态误差的性能。理论分析和仿真结果表明,与基本LMS算法以及部分同类变步长LMS算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,进一步验证了新算法优于这里所述其他算法。     

一种新的变步长LMS自适应算法及仿真

对变步长自适应滤波算法进行了讨论,给出了一种新的变步长LMS自适应算法,这种新方法通过估计误差信号自相关及均方误差的时域平均来调节自适应算法的步长,具有较好的抗干扰性能,且收敛速度快,稳态误差小。将其应用于干扰机的自适应收发隔离系统中,计算机仿真结果与理论分析一致,表明了该算法具有一定的可行性和优越性。     

一种新的变步长LMS算法研究及其仿真

针对传统定步长LMS（FSS—LMS）算法无法兼顾收敛速度和稳态误差这一问题,在对定步长LMS算法的分析基础之上,根据变步长LMs（VSS—LMS）的步长调整原则,通过构造步长因子与H（n）与稳态误差e（n）之间的非线性关系函数,提出了一种基于双曲正割函数的新的变步长LMS算法,并且分析了参数取值对算法性能的影响。仿真结果表明：本文提出的算法具有收敛速度快、抗噪声性能强和稳态误差小等特点。     

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LMS算法

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。     

改进的变步长变换域最小均方算法

变换域是一种在强相关信号输入时加快自适应算法收敛的方法,但仍然存在收敛速度的要求与稳态失调的要求相矛盾的问题。本文在变换域最小均方误差算法（transform domain LMS, TDLMS）的基础上提出了一种改进的变步长方案,其变步长因子受到误差自相关的控制,消除了不相关的观测噪声的影响。本文分别在平稳和非平稳状态下,对算法的收敛和稳态性能进行理论分析,并给出了最佳的算法参数。仿真设置相同的稳态误差,结果表明本文算法在平稳状态下比固定步长的算法提前1300点收敛,在非平稳状态下提前1400点收敛,且与文献中其它变步长的算法相比收敛速度均有提升。      

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法

提出一种改进的变步长LMS(Least Mean Square)算法,该算法在步长参数μ与误差信号e(n)之间建立了一种非线性函数关系,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响。该关系具有在误差e(n)接近零处缓慢变化的优点,克服了s函数变步长LMS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,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。     

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。     

改进的变步长LMS算法及其在自适应消噪中的应用

通过建立误差信号e（n）和步长因子μ（n）之间一种新的非线性函数关系，提出了一种改进的变步长LMS算法。该算法较固定步长LMS算法收敛速度快、稳定性好，和已有的基于S函数的变步长LMS算法相比，不需要进行复杂的复数运算，大大减化了计算量。将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中，计算机仿真结果与理论分析相一致。     

一种新的变换域自适应LMS滤波算法

为了改善时变系统中的LMS算法收敛速度,一般可以在变换域进行自适应处理。通过研究和分析分数阶傅里叶变换与时-频平面的关系,提出在分数阶傅里叶变换域进行自适应时-频滤波。所提出的方法首先搜索最佳变换域,然后在分数阶傅里叶变换域进行LMS自适应滤波。仿真结果表明,与目前一些基于变换域的方法对比,新方法通过对时-频平面的旋转,可以显著加速算法收敛性。     

一种新的变步长最小均方自适应滤波算法

将步长因子与误差信号和测量噪声方差之间的一种函数关系引入自适应滤波器,提出了一种变步长最小均方自适应滤波算法.与已有算法相比,本文算法的步长因子更易于设计和控制.仿真结果表明本算法具有很好的收敛性能,同时也证实了本文算法的有效性.     

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。     

基于正交小波变换的变步长盲均衡算法研究

针对常数模算法(CMA)剩余误差大与收敛速度慢的问题,将变步长思想和正交小波变换引入到常数模盲均衡算法中,提出了基于正交小波变换的指数型变步长常数模盲均衡算法(WT-VCMA)。水声信道仿真结果表明:与基于剩余误差的指数型变步长常数模盲均衡算法(VCMA)及常规常数模算法(CMA)相比,新算法具有更快的收敛速度和更小的剩余误差。