【摘 要】
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自适应滤波算法是信号处理领域的研究热点之一,其中凸组合滤波算法是一个重要的研究方向。最小均方算法因其计算量小且易于实现而得到广泛应用,但不能同时兼顾稳态性和收敛性。而凸组合滤波算法通过一个时变联合参数将两种自适应滤波算法的输出结合起来,能有效解决传统算法性能折衷的问题。这种算法不仅可以增强算法性能的多样性,还可以提升算法对复杂多变环境的适应性。近年来,该算法引起了广大学者的关注和研究,但其性能容易
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自适应滤波算法是信号处理领域的研究热点之一,其中凸组合滤波算法是一个重要的研究方向。最小均方算法因其计算量小且易于实现而得到广泛应用,但不能同时兼顾稳态性和收敛性。而凸组合滤波算法通过一个时变联合参数将两种自适应滤波算法的输出结合起来,能有效解决传统算法性能折衷的问题。这种算法不仅可以增强算法性能的多样性,还可以提升算法对复杂多变环境的适应性。近年来,该算法引起了广大学者的关注和研究,但其性能容易受联合参数的影响,并且在实际应用中计算量较大。为了有效解决这些问题,本文开展了如下研究工作:（1）针对凸组合仿射投影符号算法的联合参数计算量大,且在初期收敛速度较慢的问题,本文提出了一种新的S型函数的凸组合仿射投影符号算法。将传统算法中的sigmoid函数用S型函数来代替,同时引入一个长度为N0的窗,实现权值的瞬时转移。本文算法不仅简化了联合参数的更新公式,还加快了算法在初期的收敛速度。通过实验结果表明,本文算法具有良好的均方性能和跟踪性能,与凸组合仿射投影符号算法相比具有更快的收敛速度和更低的计算复杂度。（2）针对传统算法无法同时顾及稳定性和收敛性,且抗冲击性能较差的问题,本文提出了一种由变步长归一化最小均方算法和变步长仿射投影算法组成的凸组合算法。该算法采用传统的联合参数和脉冲噪声指标组成的双联合参数,并充分结合了两个分量滤波算法的优点,还解决了传统算法对脉冲噪声敏感的问题。通过仿真实验表明,本文算法与变步长归一化最小均方算法、变步长仿射投影算法和凸组合仿射投影符号算法相比,具有更快的收敛速度和较低的稳态误差。
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