一种新的可变步长LMS算法及其性能分析

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【摘要】

：

为了解决基本LMS(Least Mean Square)算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种新的可变步长LMS算法(λNVSS).该算法通过引入修正系数β和遗忘因子λ,利用当前和过去共

【作者】

：

王伟强杨金明杨苹

【机构】

：

华南理工大学电力学院

【出处】

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信息技术

【发表日期】

：

2005年9期

【关键词】

：

LMS算法自适应滤波 NLMS NVSS λNVSS 遗忘因子 LMS algorithm adaptive filtering NLMS NVSSλNVSS

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为了解决基本LMS(Least Mean Square)算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种新的可变步长LMS算法(λNVSS).该算法通过引入修正系数β和遗忘因子λ,利用当前和过去共M(滤波器阶数)个误差信息来决定下一步的迭代步长.仿真结果显示,λNVSS算法对于平稳过程中的滤波器,能获得较NVSS更快的收敛速度和更小的稳态误差.同时,λNVSS算法还有较好的跟踪跃变系统的能力.

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