【摘 要】
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基于加权零吸引因子最小均方算法（RZA-LMS），提出了一种应用于系统辨识的新型自适应滤波算法（ARZA-LMS）。RZA-LMS通过在标准LMS算法迭代过程中添加零吸引因子，促进了滤波器小权系数
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基于加权零吸引因子最小均方算法（RZA-LMS），提出了一种应用于系统辨识的新型自适应滤波算法（ARZA-LMS）。RZA-LMS通过在标准LMS算法迭代过程中添加零吸引因子，促进了滤波器小权系数的收敛，从而在辨识稀疏系统时，加快了算法的整体收敛速度。但是RZA-LMS算法中的零吸引因子，选择了固定的e，过于武断，降低了算法的鲁棒性。通过在参数e与误差信号e之间建立非线性关系，使零吸引因子在最小化MSE更具有灵活性，提出了一种改进的RZA-LMS，提高了对系统辨识的收敛速度和稳定性。最后，计算机仿真验证了
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