【摘 要】
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介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方（LMS，Least Mean Squares）、归一化LMS（NLMS，Normalized Least Mean Squares）和递推最小二乘（RLS，Re
【机 构】
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云南大学电子工程系,湖北国土资源职业学院信息工程系,黄冈师范学院数学系,云南大学职业技术学院
【基金项目】
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云南省自然科学基金重点资助项目(2002C002Z);云南省创新人才引培项目(2C02PY10)
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介绍了噪声抵消的原理和从强噪声背景中自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方（LMS，Least Mean Squares）、归一化LMS（NLMS，Normalized Least Mean Squares）和递推最小二乘（RLS，Recursive Least Squares）三种基本自适应算法进行了对比研究。计算机模拟仿真结果表明，这几种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测特性。相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具
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