【摘 要】
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为了克服自适应滤波中固定步长LMS算法存在收敛速度与稳态误差的矛盾，本文通过MATLAB仿真不同步长因子下LMS算法的学习曲线，分析了LMS算法在收敛过程中存在的矛盾，并运用归一化L
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51375519)~~
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为了克服自适应滤波中固定步长LMS算法存在收敛速度与稳态误差的矛盾，本文通过MATLAB仿真不同步长因子下LMS算法的学习曲线，分析了LMS算法在收敛过程中存在的矛盾，并运用归一化LMS（NLMS）算法来改善上述矛盾。NLMS算法是通过输入变量改变步长因子从而改变算法的收敛特性。本文对NLMS与LMS算法的误差曲线仿真并进行稳态误差效果比较，结果显示NLMS算法的稳态误差精确度明显提高，收敛速度加快。通过将LMS算法与NLMS算法应用于自适应噪声对消中，得到NLMS算法具有收敛速度更快同时稳态误差更小的特
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