【摘 要】
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NLMS算法(Normalized Least Mean Square)是用采样矢量的二范数对步长进行的归一化处理,它可以看作是特殊化的变步长LMS。SVSLMS算法可以看作是通过对Sigmoid这一函数的变形
【出 处】
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佛山科学技术学院学报(自然科学版)
【基金项目】
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广东省高等学校优青教师培养基金资助项目(Yq201460)
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NLMS算法(Normalized Least Mean Square)是用采样矢量的二范数对步长进行的归一化处理,它可以看作是特殊化的变步长LMS。SVSLMS算法可以看作是通过对Sigmoid这一函数的变形得到的变步长LMS。这两种不同形式的算法思想相结合得到的新算法(SVSNLMS)不仅稳态误差低,收敛速率也加快了许多,但是由于Sigmoid函数自身构造繁琐,与此同时加大了计算量,为了解决这一不足,提出了一种新的改进的NLMS算法(VSNLMS)。程序仿真结果显示,VSNLMS算法在收敛速率上明显快
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