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基于改进NLMS算法的自适应滤波算法_简献忠
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2017-03-08
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基于改进NLMS算法的自适应滤波算法_简献忠
自适应滤波器广泛应用于自适应噪声抵消器、系统建 模、系统验证、自适应天线系统、数字通信接收机等领域,对 电子、通信等行业的发展起到巨大的推动作用。自适应滤波 器由参数可调的数字滤波器(或称为自适应处理器)和自适 应算法两部分组成,自适应滤波的效果在很大程度上是由自 适 应 算 法 决 定。二 十 世 纪 六 十 年 代, 美 国 斯 坦 福 大 学 的 Widrow 和 Hoff 等提出的最小均方(Least Mean square,LMS)算 法对自适应技术的发展起到了重要作用,最小均方算法具有 运算高效性、简单易于实现等优点,但也存在误差较大、对噪 声敏感、收敛较慢的缺点。为得到更好的滤波效果,人们对算 法进行研究与改进,提出归一化最小均方(NLMS)自 适 应算 法,但其收敛速度不理想。为此,提出将重复调整技巧运用于 NLMS 算法,以改进传统 LMS 算法所存在的问题。
自适应滤波器广泛应用于自适应噪声抵消器、系统建 模、系统验证、自适应天线系统、数字通信接收机等领域,对 电子、通信等行业的发展起到巨大的推动作用。自适应滤波 器由参数可调的数字滤波器(或称为自适应处理器)和自适 应算法两部分组成,自适应滤波的效果在很大程度上是由自 适 应 算 法 决 定。二 十 世 纪 六 十 年 代, 美 国 斯 坦 福 大 学 的 Widrow 和 Hoff 等提出的最小均方(Least Mean square,LMS)算 法对自适应技术的发展起到了重要作用,最小均方算法具有 运算高效性、简单易于实现等优点,但也存在误差较大、对噪 声敏感、收敛较慢的缺点。为得到更好的滤波效果,人们对算 法进行研究与改进,提出归一化最小均方(NLMS)自 适 应算 法,但其收敛速度不理想。为此,提出将重复调整技巧运用于 NLMS 算法,以改进传统 LMS 算法所存在的问题。
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