【摘 要】
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为了能够减少算法运算时间、减小稳态误差、提高收敛速度、增强跟踪性能以及增加抗噪性能,提出了1种变步长最小均方误差（least mean square,LMS）算法。针对现有LMS类算法在低信
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为了能够减少算法运算时间、减小稳态误差、提高收敛速度、增强跟踪性能以及增加抗噪性能,提出了1种变步长最小均方误差（least mean square,LMS）算法。针对现有LMS类算法在低信噪比下性能不佳、人为设定参数较多等缺点,基于反正切函数,且利用误差的相关函数动态调整步长。理论上分析了该算法复杂度、稳态失调、收敛速度、跟踪性能以及抗噪性能,并分别设计高信噪比和低信噪比的条件下进行实验仿真比较。理论分析结合实验仿真验证：该算法在高低信噪比时均具有较快的收敛速度和跟踪速度,能获得小的稳态误差和稳态失调,
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