《一種改進的歸一化LMS算法》是李雅林、譚立輝撰寫的一篇論文。
基本介紹
- 中文名：一種改進的歸一化LMS算法
- 作者：李雅林、譚立輝
- 論文來源：佛山科學技術學院學報(自然科學版)
- 發表時間：2018
- 分類號：TP301.6
論文摘要,引文格式,
論文摘要
NLMS算法(Normalized Least Mean Square)是用採樣矢量的二範數對步長進行的歸一化處理,它可以看作是特殊化的變步長LMS。SVSLMS算法可以看作是通過對Sigmoid這一函式的變形得到的變步長LMS。這兩種不同形式的算法思想相結合得到的新算法(SVSNLMS)不僅穩態誤差低,收斂速率也加快了許多,但是由於Sigmoid函式自身構造繁瑣,與此同時加大了計算量,為了解決這一不足,提出了一種新的改進的NLMS算法(VSNLMS)。程式仿真結果顯示,VSNLMS算法在收斂速率上明顯快於SVSNLMS和NLMS,使得算法的系統機能得到了極大地提高。
引文格式
李雅林,譚立輝.一種改進的歸一化LMS算法[J].佛山科學技術學院學報(自然科學版),2018,36(05):84-87.
