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变步长LMS自适应滤波算法研究

杨宇  施未来  
【摘要】:针对固定步长LMS自适应滤波算法存在初始收敛速度慢、时变系统跟踪能力弱,稳态失调噪声大的缺点,对基于改进Sigmind函数的变步长LMS自适应滤波算法进行研究.变步长LMS自适应滤波算法通过建立滤波误差和迭代步长的非线性关系,提高了算法的收敛速度,降低了稳态失调噪声,同时也增强了抗阶跃的能力.研究表明,变步长LMS自适应滤波算法适用于更广泛的环境中.

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