【摘 要】
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为了克服LMS自适应时延估计（LMSTDE）算法计算量大的问题，引进遗传算法进行LM－STDE的寻优规划，并采取了克服过早收敛的措施。对超声信号进行时延估计的实验表明，该方法大大减少了计
【机 构】
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为了克服LMS自适应时延估计（LMSTDE）算法计算量大的问题，引进遗传算法进行LM－STDE的寻优规划，并采取了克服过早收敛的措施。对超声信号进行时延估计的实验表明，该方法大大减少了计算量，并有较高的时延估计精度。
In order to overcome the large computational load of LMS adaptive time delay estimation (LMSTDE) algorithm, the genetic algorithm is introduced to optimize the LM-STDE and overcome the premature convergence. Experiments on time-delay estimation of ultrasonic signals show that the proposed method can greatly reduce the computational complexity and improve the accuracy of time-delay estimation.
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