基于正态分布曲线的分段式变步长LMS算法

发布时间：2024-03-30 21:38

　　针对传统最小均方误差(Least Mean Square, LMS)自适应滤波算法由于步长固定,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时,始终处于矛盾状态的问题,在对传统的固定步长LMS自适应滤波算法分析的基础上,根据变步长LMS自适应滤波算法的步长调整原则,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,提出了一种基于正态分布曲线的分段式变步长LMS自适应滤波算法,并分析了参数取值对算法性能的影响。针对实际信号处理过程中参考信号难以选取的问题,提出了一种基于分裂阵的参考信号选取方法。理论和海试数据分析结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS自适应滤波算法和基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法。

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【文章目录】：
1 变步长LMS算法
2 本文算法
    2.1 参数a对算法的影响
    2.2 参数b对算法的影响
    2.3 参数c对算法的影响
3 计算机仿真及海试数据验证
    3.1 计算机仿真
    3.2 海试数据验证
        3.2.1 参考信号的选取
        3.2.2 LMS算法的海试数据处理
4 结论



本文编号：3942972