一种基于相关函数的LMS算法

来源 :数据采集与处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hnxblj

【摘要】

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从Asharif定义的相关函数均方误差(Mean squares error,MSE)准则Jr(n)出发,在利用牛顿梯度法时用当前时刻的梯度估计代替前一时刻的梯度估计,并由矩阵求逆定理导出了一种新的

【作者】

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高鹰谢胜利

【机构】

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华南理工大学电子与通信工程系,华南理工大学电子与通信工程系

【出处】

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数据采集与处理

【发表日期】

：

2004年1期

【关键词】

：

【基金项目】

：

国家自然科学基金，广东省自然科学基金，广东省优秀人才培养基金，华南理工大学校科研和教改项目

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从Asharif定义的相关函数均方误差(Mean squares error,MSE)准则Jr(n)出发,在利用牛顿梯度法时用当前时刻的梯度估计代替前一时刻的梯度估计,并由矩阵求逆定理导出了一种新的相关函数自适应滤波算法.理论分析表明,新的算法对步长因子μ>0是无条件收敛的,该算法应用于回波消除中的计算机数值仿真,结果显示其收敛性能良好,优于CLMS算法.

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