【摘 要】
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在以往的基于ＬＭＳ算法的研究中，归一化ＬＭＳ算法（ＮＬＭＳ）增大了算法的动态输入范围，但该算法对噪声很敏感。引入自相关的变步长ＬＭＳ算法（ＶＳＳＬＭＳ）不仅加快了收敛速度，可在非平稳状态下进行快速跟踪，而且消除了独
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在以往的基于ＬＭＳ算法的研究中，归一化ＬＭＳ算法（ＮＬＭＳ）增大了算法的动态输入范围，但该算法对噪声很敏感。引入自相关的变步长ＬＭＳ算法（ＶＳＳＬＭＳ）不仅加快了收敛速度，可在非平稳状态下进行快速跟踪，而且消除了独立噪声的干扰，但它无法适应大范围的动态输入。本文综合它们的优点而得到的算法，在低信噪比和大范围的动态输入情况下都有良好的性能。
In the previous research based on LMS algorithm, normalized LMS algorithm (NLMS) increased the dynamic input range of the algorithm, but the algorithm is very sensitive to noise. The self-correlation variable step LMS algorithm (VSSLMS) not only speeds up the convergence, but also performs fast tracking under non-stationary conditions. It also eliminates independent noise interference, but it can not adapt to a wide range of dynamic inputs. The algorithms we have taken to synthesize their strengths have good performance at low signal-to-noise ratios and a wide range of dynamic inputs.
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