【摘 要】
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在信号处理领域,变步长LMS自适应滤波算法被广泛应用,其主要优点为具有较强的鲁棒性和简单易实现。但是,该算法在收敛速度上总是差强人意。针对这个问题对现有的变步长LMS自
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在信号处理领域,变步长LMS自适应滤波算法被广泛应用,其主要优点为具有较强的鲁棒性和简单易实现。但是,该算法在收敛速度上总是差强人意。针对这个问题对现有的变步长LMS自适应滤波算法进行了改进。首先,介绍了典型LMS算法和传统变步长LMS自适应滤波算法的基本原理及其局限性,在此基础上针对现有基于Sigmoid函数变步长最小均方算法,引入一个调节函数以进一步增强算法的稳定性。仿真实验结果表明,改进算法在保持传统算法精度的情况下,较大程度上提高了算法在大误差情况下的收敛速度,具有较强的实用价值。
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