基于LS的梯度迭代最陡下降算法GISDA

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【摘要】

：

提出了一种基于LS准则、利用梯度迭代的最陡下降算法GISDA(Gradient Iteration Steepest Descent Algorithm,GISDA).该算法在梯度计算上比LMS精确.新算法与传统的最陡下降算

【作者】

：

靳天玉吕振肃

【机构】

：

兰州大学信息科学与工程学院

【出处】

：

甘肃科学学报

【发表日期】

：

2005年4期

【关键词】

：

梯度迭代自适应滤波最陡下降算法遗忘因子 gradient iteration adaptive filtering steepest descent

【基金项目】

：

引进国际先进农业科技计划(948计划)

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提出了一种基于LS准则、利用梯度迭代的最陡下降算法GISDA(Gradient Iteration Steepest Descent Algorithm,GISDA).该算法在梯度计算上比LMS精确.新算法与传统的最陡下降算法相比,具有运算量小、容易实现等优点.GISDA算法比LMS算法收敛速度快、稳定性更好.并给出了GISDA算法和LMS算法性能比较的计算机仿真结果和结论.

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