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依据迭代系数状态因子分段的变步长NLMS算法 被引量:2
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作者 邹纯烨 张剑云 黄中瑞 《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第2期244-252,共9页
针对固定步长的归一化LMS算法(NLMS)存在不能同时兼顾收敛速度与稳态误差的问题,本文提出一种依据迭代系数状态因子进行分段的变步长NLMS算法。该变步长NLMS算法采用迭代系数状态因子作为表征迭代系数与实际系数的逼近状态的指标。当迭... 针对固定步长的归一化LMS算法(NLMS)存在不能同时兼顾收敛速度与稳态误差的问题,本文提出一种依据迭代系数状态因子进行分段的变步长NLMS算法。该变步长NLMS算法采用迭代系数状态因子作为表征迭代系数与实际系数的逼近状态的指标。当迭代系数状态因子值大于1,则说明迭代系数有偏离真实系数的趋势,此时采用步长因子较大的变步长方案;反之,说明迭代系数有逼近真实系数的趋势,应该采样步长因子较小的变步长方案。这样的自适应选择措施使得算法具有较强的收敛能力。理论分析和实验表明:在同样实验条件下,本文算法能够获得比其他文献更快的收敛速度和更小的稳态误差。 展开更多
关键词 迭代系数状态因子 分段变步长 最小均方算法
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