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一种新的变步长LMS自适应滤波算法

更新时间:2019-11-18 15:03:37 大小:1M 上传用户:xuzhen1查看TA发布的资源 浏览次数:270 下载积分:0分 出售积分赚钱 评价赚积分 ( 如何评价?) 标签:自适应滤波算法 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

自适应滤波器的研究始于20世纪50年代末,Windrow和Hoff等提出最小均方误差(LMS)自适应算法.由于该算法具有简单、易于实时实现等优点,广泛应用于系统辨识、信号处理、自适应控制等领域.L.MS算法的基本原理是基于最陡下降法,用平方误差代替均方误差,沿着权值的负方向搜索达到均方误差最小意义下的自适应滤波.

目前,最普遍的方法之一是在LMS的权系数递推中采用时变步长代替标准LMS算法中的固定步长.这种方法是基于当权系数远离最佳权系数W,使用较大的步长,加快收敛速度;当权系数接近最佳权系数W,使用较小的步长,则获得较小的均方误差,使整个算法性能较好。

根据上述变步长的思路,许多学者提出了不同的变步长算法。文献[1]分别比较了几种典型变步长算法的优、缺点,提出了基于S函数的变步长LMS算法(SVSLMS).文献[2]在SVSLMS算法的启示下,提出了基于箕舌线的变步长LMS算法.这2种算法在收敛速度、稳定性、跟踪速度等方面取得了较好的效果.但研究发现,这2种算法在稳态自适应阶段,du/de较大,e微小的变化引起u较大的变化,从而影响稳态误差.此外,在调整参数提高收敛速度的同时势必增大du/de,从而增大稳态误差,本文提出的基于抽样函数的变步长算法能弥补此不足,在保证较好收敛精度的前提下提高了收敛速度和跟踪速度,更大程度上解决了收敛速度和稳态误差的内在矛盾.


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