论文部分内容阅读
通过对传统最小均方误差(leastmean square,LMS)算法迭代因子μ进行分析,讨论了μ与收敛速度及稳态失调的关系,在此基础上研究了一种新的变步长LMS自适应算法,建立了步长因子μ与输入信号及迭代次数n之间的一种新的非线性关系。通过理论分析,该算法与传统LMS算法相比,其收敛速度更快、稳态误差较小,且计算量增加不大,采用Matlab仿真表明了该算法的优越性。