【摘 要】
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针对最小均方(least mean square,LMS)算法在低信噪比(signal to noise ratio,SNR)条件下性能较差的问题,提出一种噪声鲁棒变步长LMS(noise robust variable step-size LMS,N
【机 构】
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中国科学院声学研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61725106,61901467)资助课题
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针对最小均方(least mean square,LMS)算法在低信噪比(signal to noise ratio,SNR)条件下性能较差的问题,提出一种噪声鲁棒变步长LMS(noise robust variable step-size LMS,NRVSLMS)算法。该算法通过结合改进的双sigmoid函数和误差信号自相关函数,在迭代过程中动态调整步长的大小,解决了传统LMS算法中收敛速度、跟踪性能和稳态性能互相矛盾的问题。理论分析和仿真结果表明,与其他变步长算法相比,NRVSLMS算法抗噪声能力强,
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