共轭梯度算法|多步梯度下降的变步长NLMS算法

本文作者：徐新龙；张建秋；成功正常投稿发表论文到《复旦学报(自然科学版)》2014年03期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：如何选取一个合适而可靠的步长来折中归一化最小均方(NormalizedLeastMeanSquares,NLMS)自适应算法的收敛速度以及稳态误差,一直是自适应NLMS算法应用中未能很好解决的问题.针对这个问题,本文提出了一种多步梯度下降的变步长NLMS自适应算法.分析表明:该算法在利用固定的小步长参数来保证小的稳态误差的同时,通过调整动量项来加速自适应算法的收敛速度,从而很好地解决了自适应NLMS算法应用中收敛速度和稳态误差的平衡问题.理论分析给出了调节动量项的步长参数和算法收敛性及稳态误差之间的关系.仿真结果证明了上述分析的正确性.
【论文正文预览】：众所周知,自适应信号处理在噪声和回声抵消、谱线增强、信道均衡、系统辨识和延迟时间估计等应用中起着非常重要的作用[1-4].针对这些应用,在过去的几十年中,人们提出了许多自适应滤波的算法.其中,最小均方(LeastMeanSquares,LMS)算法是最经典的算法,文献[5-6]充分讨论了它
【文章分类号】：TN911.7
【稿件关键词】：自适应滤波归一化最小均方多步梯度变步长
【参考文献】:

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【稿件标题】：共轭梯度算法|多步梯度下降的变步长NLMS算法
【作者单位】：复旦大学电子工程系;
【发表期刊期数】：《复旦学报(自然科学版)》2014年03期
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【版权所有人】：徐新龙；张建秋；

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