【摘 要】
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自适应滤波在生活中有非常广泛的应用,对于未知信号的滤波效果非常显著,本文主要对常规的LMS自适应滤波算法进行改进.常规的LMS算法由于步长因子是固定的,不能同时满足滤波的收敛速度、稳态误差和初始噪声的有效滤除等性能要求.针对上述问题,本文提出了一种改进型LMS算法,改进型LMS算法是通过提出误差因子这一概念,利用误差因子与误差函数的非线性关系构建相关修正函数,将误差因子规范在一个较小的范围内,通过误差因子的变化去对步长因子进行进一步的修正,从而实现更快的收敛速度、更小的稳态误差与更强的抗干扰能力.
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自适应滤波在生活中有非常广泛的应用,对于未知信号的滤波效果非常显著,本文主要对常规的LMS自适应滤波算法进行改进.常规的LMS算法由于步长因子是固定的,不能同时满足滤波的收敛速度、稳态误差和初始噪声的有效滤除等性能要求.针对上述问题,本文提出了一种改进型LMS算法,改进型LMS算法是通过提出误差因子这一概念,利用误差因子与误差函数的非线性关系构建相关修正函数,将误差因子规范在一个较小的范围内,通过误差因子的变化去对步长因子进行进一步的修正,从而实现更快的收敛速度、更小的稳态误差与更强的抗干扰能力.
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