本文關(guān)鍵詞： 自適應(yīng)濾波 回聲消除 PNLMS算法　出處：《天津大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與工程技術(shù)版)》2016年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：比例歸一化最小均方算法PNLMS(proportionate NLMS)引入步長(zhǎng)控制矩陣,為濾波器不同的系數(shù)賦予不同的Proportionate步長(zhǎng),從而加快了算法的初始收斂速度,但其后期收斂速度下降,甚至比NLMS收斂速度還慢.針對(duì)此問題提出一種改進(jìn)的PNLMS算法,通過定量分析濾波器系數(shù)的收斂過程,在迭代過程中建立了Proportionate步長(zhǎng)與濾波器當(dāng)前系數(shù)幅值之間的非線性函數(shù)關(guān)系——倒數(shù)關(guān)系,較大幅度地降低了算法的復(fù)雜度.仿真結(jié)果表明,該算法的收斂速度和穩(wěn)定性優(yōu)于PNLMS算法及其改進(jìn)算法MPNLMS,并且算法的計(jì)算復(fù)雜度遠(yuǎn)低于MPNLMS算法.
[Abstract]:The proportional normalized minimum mean square (PNLMS(proportionate) algorithm introduces a step size control matrix, which assigns different Proportionate step sizes to different coefficients of the filter, which speeds up the initial convergence rate of the algorithm, but decreases in the latter stage. Even slower than NLMS, an improved PNLMS algorithm is proposed to analyze the convergence process of filter coefficients. In the iterative process, the nonlinear functional relationship between the Proportionate step size and the current coefficient amplitude of the filter is established, which greatly reduces the complexity of the algorithm. The simulation results show that, The convergence speed and stability of the algorithm is better than that of the PNLMS algorithm and its improved algorithm MPNLMS, and the computational complexity of the algorithm is much lower than that of the MPNLMS algorithm.
【作者單位】： 天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60641011)
【分類號(hào)】：TN713

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本文編號(hào)：1544423