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传统变步长最小均方（LMS）算法存在收敛速度慢、易受噪声干扰等缺点，为了提高算法的性能，通过对变步长LMS算法进行分析研究，在步长因子z（n）与误差信号e（n）的相关统计量之间建立一种新的非线性函数关系，提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法采用误差信号的自相关时间均值来调节步长，并用绝对估计误差的扰动量以加快自适应滤波器抽头权向量的收敛。理论分析与计算机仿真结果表明：与SVSLMS和G—SVSLMS算法比较，该算法具有较快的收敛速度、较小的稳态误差以及较强的抗干扰能力。