【摘 要】
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在传统的LMS(LeastMeanSquare)算法中 ,固定步长选取影响收敛速度与稳态误差 ,而且两者不可兼得。为此 ,本文提出了一种改进的LMS算法。在计算机仿真自适应信道均衡中 ,该算
【机 构】
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在传统的LMS(LeastMeanSquare)算法中 ,固定步长选取影响收敛速度与稳态误差 ,而且两者不可兼得。为此 ,本文提出了一种改进的LMS算法。在计算机仿真自适应信道均衡中 ,该算法的性能明显优于传统的LMS算法 ,而计算量增加甚少。理论分析与计算机模拟证实了该算法的优越性。
In the traditional Least Mean Square (LMS) algorithm, the selection of fixed steps affects the convergence speed and steady-state error, and the two can not have both. To this end, this paper presents an improved LMS algorithm. In computer simulation of adaptive channel equalization, the performance of this algorithm is obviously better than the traditional LMS algorithm, and the amount of computation increases little. Theoretical analysis and computer simulation confirm the superiority of this algorithm.
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