【摘 要】
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为了解决最小均方 (L east Mean Square,L MS)算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾 ,提出了一种新的变步长归一化 (Norm alized) L MS(NL MS)算法。这种算法根据滤波器系数的梯
【机 构】
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为了解决最小均方 (L east Mean Square,L MS)算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾 ,提出了一种新的变步长归一化 (Norm alized) L MS(NL MS)算法。这种算法根据滤波器系数的梯度计算新的步长。当算法尚未收敛时 ,使用较大的步长 ;随着收敛程度的加深 ,逐渐减小步长。试验显示了该算法具有很好的收敛性能和跟踪性能。与其它的变步长L MS算法相比 ,该算法在标准 NL MS算法基础上增加的运算量和存储量都很少且与阶数无关 ;而且该算法的参数受观测噪声的影响很小 ,在观测噪声强度发生变化的情况下不需要重新调整参数 ,仍然可以保持很好的收敛性能
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