一种新的去相关变步长LMS算法及其应用

在一种变步长算法基础上,从语音信号相关性的角度出发,提出了一种新的去相关变步长LMS算法(DCL—NLMS)。该算法结构简单,收敛速度快,稳态失调小,计算量与NLMS算法相当。仿真结果表明,该算法在处理强相关性信号时,不仅收敛速度明显快于其余算法,而且稳态失调特性也有很大优势。     

基于指数函数的归一化变步长LMS算法

在研究归一化最小均方误差(NLMS)算法的基础上,提出一种基于指数函数的变步长LMS算法。通过建立误差 和步长 的函数关系,实时调整步长,并对输入信号完成时域信号解相关,解决稳态失调系数与收敛速度的矛盾。仿真实验结果证明,该算法与传统LMS算法、SVS_LMS算法、NLMS算法以及双曲正切变步长LMS算法相比,具有更高的收敛速度和较小的稳态失调系数。     

一种新的基于L0的变步长IPNLMS算法

研究算法的优化问题,对比于传统的正则化最小均方算法(NLMS),成系数比例自适应算法(PNLMS)拥有较快的初始收敛速度,但是PNLMS并不是一种最优化的算法。改进了采用L0范数的IPNLMS算法以提高对稀疏系统进行辨识的性能。分析了近年来的几种系数比例算法的性能及其局限性,通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系,提出了一种结合Sigmoid函数和L0范数的变步长系数成比例的规则化的LMS滤波算法。并对其与文中提到的算法进行了比较和分析,拥有更好的收敛性和稳态误差。     

基于箕舌线的变步长LMS自适应算法

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，并将其应用于通信降噪。该算法除了具有传统固定步长LMS算法计算量小、稳定性较好、简单、易于实时处理等优点外，计算机仿真结果表明，其收敛速度、稳定性以及跟踪速度优于SVSLMS算法和NLMS算法，且不需进行指数运算，计算复杂度低于SVSLMS算法，用于通信降噪取得了较好的效果。     

自适应回波抵消中变步长NLMS算法的研究

在对变步长NLMS(VSS-NLMS)的几种算法以及各个算法在远端和双端通话模式下的性能分析比较的基础上,对NEW-NPVSS算法进行了改进。在双端通话的情况下改进算法具有更好的收敛性;然后提出了基于滤波器系数梯度的变步长NLMS新算法,当滤波器系数梯度小于门限值时,采用固定步长更新滤波器系数。反之,则停止更新滤波器系数,并且用远端模式下的系数替代当前系数。仿真结果表明所提出的算法在远端通话模式下比其他变步长NLMS算法具有更好的收敛性,在双端情况下具有比固定步长NLMS、SVSS更好的收敛性。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

传统LMS算法的优点是计算简单、易于实现，缺点是收敛速度慢，如果为加快收敛速度而增大步长因子μ，则会导致大的稳态误差，甚至引起算法发散。固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。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。即在计算量增加不多的前提下，能同时获得较快的收敛、跟踪速度和较小的稳态误差。     

基于双曲函数的变步长LMS算法及其分析

提出一种基于双曲函数的变步长最小均方(LMS)算法.通过对双曲余弦函数进行数学变换,建立起误差信号与步长因子的LMS算法,根据误差信号的变化来自动调节步长的大小.仿真结果证明:所提出的LMS算法比标准的LMS算法有着更快的收敛速度等优点.     

一种改进变步长因子LMS算法的研究

传统的LMS算法,由于其步长因子μ是事先指定的固定值,因而在迭代过程中不能随着估计误差e（n）来进行相应的调整,所以其收敛性完全由初始条件和步长决定。为了改变这种状况,文章提出了一种步长因子μ（n）随时间变化的LMS算法,其收敛速度快于LMS和NLMS,具有较小的失调,将本算法应用于自适应预测系统,Matlab仿真实验结果与理论分析一致。     

易于硬件实现滤除ECG信号运动干扰的变步长LMS算法

针对移动心电(ECG)信号监测系统中运动干扰难以滤除的问题,提出了一种易于硬件实现的数字自适应变步长最小均方(LMS)算法.通过简化步长因子与输入信号的关系,减少了权值更新系统的运算量;分析传统LMS算法收敛性不稳定的问题,结合迭代次数优化步长因子,提高了算法的收敛性能.对比传统LMS算法,所提算法在运算量增加微小的情况下,收敛性能大幅提升,信噪比(SNR)增加大于14dB.仿真结果表明:算法在心电信号进行实时硬件集成滤除运动干扰方面具有运算量小,滤波效果好等优点.     

基于仿射投影算法的信道均衡器研究

为了克服信号传输中码间干扰影响,改善通信质量,研究了基于仿射投影算法(APA)的信道均衡系统.设计APA均衡器的关键是确定步长因子和滤波器长度,使系统的误码率最低.首先根据其性能仿真曲线可以得到一组最优的参数值,然后构建SIMULINK仿真平台进行验证,并和LMS及NLMS均衡器作对比.结果表明APA均衡器是有效的,并能在信道失真较严重的场合保持一定的性能.