改进的NLMS算法及其在自适应预测中的应用

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通过分析NLMS[1]和VSSLMS[7]两种算法控制时变步长的思想及这两种算法的优缺点,文章提出了一种改进的归一化变步长算法,它同时使用输入信号积累和瞬时误差来控制步长更新。该算法的优越性在于收敛速度快,尤其在系统跳变时也能快速收敛,可很好地应用于自适应预测系统中。理论分析与计算机仿真结果都表明该算法收敛速度快、失调量小、稳定性好,且在低信噪比的环境中比其他同类算法有更好的性能。
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