【摘 要】
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针对传统LMS算法中收敛速率与稳态性能之间的矛盾,基于模糊理论,给出F-LMS(Fuzzy-LMS)算法形式,并分析了模型中的超参数对性能的影响。同时,注意到q-LMS算法拥有快速收敛的优
【基金项目】
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国家级大学生创新训练计划项目(201810290017),国家自然科学基金项目(61771474)
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针对传统LMS算法中收敛速率与稳态性能之间的矛盾,基于模糊理论,给出F-LMS(Fuzzy-LMS)算法形式,并分析了模型中的超参数对性能的影响。同时,注意到q-LMS算法拥有快速收敛的优秀性能,将固定超参数的q-LMS算法和F-LMS算法结合,得到改进型qF-LMS算法,从而期望获得q-LMS算法快速的收敛速度和变步长LMS算法的稳态性能。通过MATLAB仿真与FPGA实验,结果表明该改进算法能够达到预期目的。
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