一种改进的归一化LMS算法

• 作者: 李雅林 谭立辉
• 来源期刊: 佛山科学技术学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 归一化LMS算法 变步长LMS算法 收敛速率 稳态误差
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 分类号: TN713
• 字数: 3417字
• 语种: 中文

摘要

NLMS算法(Normalized Least Mean Square)是用采样矢量的二范数对步长进行的归一化处理,它可以看作是特殊化的变步长LMS.SVSLMS算法可以看作是通过对Sigmoid这一函数的变形得到的变步长LMS.这两种不同形式的算法思想相结合得到的新算法(SVSNLMS)不仅稳态误差低,收敛速率也加快了许多,但是由于Sigmoid函数自身构造繁琐,与此同时加大了计算量,为了解决这一不足,提出了一种新的改进的NLMS算法(VSNLMS).程序仿真结果显示,VSNLMS算法在收敛速率上明显快于SVSNLMS和NLMS,使得算法的系统机能得到了极大地提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭立辉	广东工业大学应用数学学院	10	8	2.0	2.0
2	李雅林	广东工业大学应用数学学院	1	1	1.0	1.0