【摘 要】
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在自适应滤波算法中,LMS算法是最常用的算法之一,因为具备结构简单,易于实现,性能稳定,计算复杂度低等特点。然而,LMS算法也存在缺点,比如,收敛速度较慢,收敛精度低的问题,这
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在自适应滤波算法中,LMS算法是最常用的算法之一,因为具备结构简单,易于实现,性能稳定,计算复杂度低等特点。然而,LMS算法也存在缺点,比如,收敛速度较慢,收敛精度低的问题,这就影响LMS算法在收敛性要求较高的领域中的应用。使用粒子群算法对LMS算法进行改进,可以将LMS滤波设计变成对LMS滤波参数优化的问题,利用粒子群算法的优化能力,使得滤波参数得到全局最优解。以此可以提高LMS滤波算法的收敛性能,从而提高滤波性能。
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