本文对变步长自适应滤波算法进行了讨论,建立了步长因子μ与误差信号e(n) 之间另一种新的非线性函数关系. 该函数比已有的sigmoid 函数简单,且在误差e(n)接近零处具有缓慢变化的特性,克服了Sigmoid 函数在 自适应稳态阶段步长调整过程中的不足. 由此函数本文得出了另一种新的变步长自适应滤波算法,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响. 该算法有较好的收敛性能且计算量少. 计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的收敛性能优于已有的算法.-In this pap

LMS自然梯度算法，在经典的最小均方(LMS)算法中引入非线性函数,得到一种非线性LMS算法.该算法根据LMS算法建立了相应的对照函数,用自然梯度推导出了自适应盲源分离算法-LMS natural gradient algorithm, in the classical least mean square (LMS) nonlinear function in the algorithm, a nonlinear LMS algorithm. The algorithm function is

为了克服傅氏变换不能同时保留信号的时间 信息和频率信息的缺点,人们引进了局域波法，它是最近发展起来的处理非线性、非平稳信号的时频分析方法,通过对信号局部特征出发,直接由信号本身构造基函数,具有良好的局部适应性-In order to overcome the Fourier transform of the shortcomings of the time and frequency information of the signal can not be reserved, the int

BP神经网络用于函数拟合与模式识别，关于非线性离散系统辨识，对HARQ系统的吞吐量分析。- BP neural network function fitting and pattern recognition, Nonlinear discrete system identification, HARQ throughput analysis of the system.