【摘 要】
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为解决在外部环境突变的条件下,最小均方(LMS)算法收敛速度与稳态误差之间难以同时平衡优化这一问题,提出一种基于t分布的新型变步长LMS算法(简称BVTLMS算法)。通过理论推导,
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603264)。
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为解决在外部环境突变的条件下,最小均方(LMS)算法收敛速度与稳态误差之间难以同时平衡优化这一问题,提出一种基于t分布的新型变步长LMS算法(简称BVTLMS算法)。通过理论推导,对t分布概率密度函数进行变换,得到全新的步长随误差变化的曲线,满足了收敛条件;然后针对不同参数分析对BVTLMS算法的影响,确定最优参数,利用该参数进行仿真。结果表明,在同样的仿真条件下,BVTLMS算法分别与基于分式函数变步长算法和基于正态分布变步长算法相比,具有收敛速度更快、稳态误差更小和更强的跟踪能力优势。采用实际数据进行
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