【摘 要】
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变步长自适应滤波算法通过对误差和步长因子建立函数关系,在误差大的时候使用大步长来加快收敛速度,误差小的时候使用小步长保证收敛稳定性。为了进一步提高算法性能,在原有
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变步长自适应滤波算法通过对误差和步长因子建立函数关系,在误差大的时候使用大步长来加快收敛速度,误差小的时候使用小步长保证收敛稳定性。为了进一步提高算法性能,在原有函数模型的基础上,提出一种基于Sigmoid函数的新的变步长LMS(Least Mean Square,最小均方误差)算法,并通过仿真确定各参数的最佳取值。仿真结果表明,和现有的变步长滤波算法及传统固定步长算法相比,在收敛速度和滤波效果上有了明显的提高。
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