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文件名称:NLMS
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若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度,那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程,其中一个主要的方法是归一化LMS算法(NLMS算法),变步长 的更新公式可写成
W(n+1)=w(n)+ e(n)x(n)
=w(n)+ (3.1)
式中, = e(n)x(n)表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目的,必须合适的选择变步长 的值,一个可能策略是尽可能多地减少瞬时平方误差,即用瞬时平方误差作为均方误差的MSE简单估计,这也是LMS算法的基本思想。
W(n+1)=w(n)+ e(n)x(n)
=w(n)+ (3.1)
式中, = e(n)x(n)表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目的,必须合适的选择变步长 的值,一个可能策略是尽可能多地减少瞬时平方误差,即用瞬时平方误差作为均方误差的MSE简单估计,这也是LMS算法的基本思想。
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