【摘 要】
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为了解决传统的固定步长的最小均方误差(LMS)算法在收敛速度和稳态误差上的矛盾,基于Sigmoid函数进行改进,提出了算法步长因子μ与误差信号e之间的一种新的非线性函数关系。
【机 构】
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上海大学特种光纤与光接入网省部共建重点实验室
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为了解决传统的固定步长的最小均方误差(LMS)算法在收敛速度和稳态误差上的矛盾,基于Sigmoid函数进行改进,提出了算法步长因子μ与误差信号e之间的一种新的非线性函数关系。首先,基于Sigmoid的偶函数特性将2个函数相乘,使得算法在稳态时能够获取更小的步长;然后,将误差信号用指数形式进行表示,进一步控制步长的变化速度;最后,通过误差e(n)和e(n-1)联合改变步长因子,提高了算法在低信噪比时的性能。理论分析和计算机仿真表明,与已有的变步长LMS算法相比,相同收敛精度时该算法的收敛速度更快,相同收敛速度时该算法的收敛精度更高,在相同条件下算法的抗噪声性能更好。
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