步長(zhǎng)在LMS算法迭代過程中屬于一個(gè)矛盾量,控制算法的收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差,為了同時(shí)獲得較小的穩(wěn)態(tài)誤差和較快的收斂速度,相關(guān)學(xué)者提出了多種變步長(zhǎng)LMS算法,采用時(shí)變的步長(zhǎng)來(lái)提高算法的瞬時(shí)收斂速度并減小穩(wěn)態(tài)誤差。在傳統(tǒng)LMS算法及多種變步長(zhǎng)LMS算法的研究基礎(chǔ)上,提出一種新的改進(jìn)變步長(zhǎng)LMS算法。算法通過構(gòu)建一個(gè)新的非線性函數(shù)表達(dá)式,替代G-SVSLMS算法中的常值參數(shù),使算法在收斂速度較快的情況下,獲得較小的穩(wěn)態(tài)誤差,克服了G-SVSLMS算法在穩(wěn)態(tài)階段,受噪聲影響,步長(zhǎng)變化過快的缺點(diǎn)。仿真結(jié)果表明,相比原有算法,改進(jìn)算法的性能更優(yōu),且在低信噪比的環(huán)境下,取得了良好的效果。

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【文章目錄】：
1 引言
2 LMS自適應(yīng)濾波算法
    2.1 經(jīng)典LMS算法
    2.2 變步長(zhǎng)LMS算法
3 改進(jìn)的變步長(zhǎng)LMS算法
    3.1 算法的改進(jìn)方向
    3.2 改進(jìn)算法的函數(shù)表達(dá)式
4 算法仿真
    4.1 參數(shù)對(duì)算法性能影響分析及其確定
        4.1.1 m值的確定及對(duì)算法性能的影響
        4.1.2 η值的確定及其對(duì)算法性能的影響
        4.1.3 p值的確定及其對(duì)算法性能的影響
        4.1.4 y值的確定及其對(duì)算法性能的影響
    4.2 改進(jìn)算法與文獻(xiàn)算法對(duì)比
5 總結(jié)



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