【技術實現步驟摘要】
梯度變步長LMS自適應濾波方法
本專利技術屬于自適應信號處理
，涉及一種梯度變步長LMS自適應濾波方法。
技術介紹
自適應濾波技術作為數字信號處理領域的一大分支，在實際生活中得到了廣泛的應用。其中最小均方(LMS)算法由于其實現簡單對信號統計特性的穩健性，成為自適應濾波在實際使用中最受關注的算法之一。然而經典的LMS算法主要的缺點是收斂速度與穩態誤差間的矛盾，這嚴重影響了它在某些對收斂速度要求較高的系統的應用。經典LMS算法采用固定步長，步長參數μ控制著算法的穩健性、收斂速度和穩態誤差。一般的，如果步長參數較大，算法具有較快的收斂速度，算法的收斂誤差較大；步長參數較小，算法收斂速度慢，但是收斂誤差較小。這種算法所固有的限制，使得人們在大多數的自適應濾波中不得不在快的收斂速度與低的穩態誤差之間進行折中選擇。為了克服這個矛盾，人們提出了大量的變步長算法。變步長算法的基本思想是在算法的開始階段采用較大的步長，使算法具有快的收斂速度，隨著收斂的加深減小步長使算法有較小的穩態誤差。采用變步長算法可以很好的解決快的收斂速度和低的穩態誤差的問題。
技術實現思路
本專利技術的目的是提供一種梯度變步長LMS自適應濾波方法，解決了現有技術中的LMS算法穩態誤差與提高算法收斂速度難于兼顧的問題。本專利技術采用的技術方案是，一種梯度變步長LMS自適應濾波方法，按照以下步驟實施:步驟1、輸入信號X(n) = {x(n), x(n-l),…，x(n-m+l)}為不同時刻的延遲所構成的信號向量，X(n)為第一階濾波器η時刻的采樣值，m為橫向濾波器的階數；步驟2、輸入...
【技術保護點】
一種梯度變步長LMS自適應濾波方法，其特征在于，按照以下步驟實施：步驟1、輸入信號X(n)＝{x(n),x(n?1),…,x(n?m+1)}為不同時刻的延遲所構成的信號向量，x(n)為第一階濾波器n時刻的采樣值，m為橫向濾波器的階數；步驟2、輸入信號與對應的權值相乘，并求和，得到系統實際輸出y(n)，權矢量全部初始化為0，參照公式(2)；步驟3、將d(n)與y(n)相減得到誤差信號e(n)，參照公式(3)；步驟4、根據公式(9)得到平滑梯度矢量g(n)；步驟5、相鄰時刻的平滑梯度矢量乘積計算得到n時刻的迭代步長參數μg，參照公式(8)；步驟6、根據權值迭代公式(7)得到此時刻的權矢量；步驟7、從步驟1開始到步驟6循環計算，迭代計算輸出，即成。
【技術特征摘要】
1.一種梯度變步長LMS自適應濾波方法，其特征在于，按照以下步驟實施: 步驟1、輸入信號X(n) = {x(n), x(n-l),…，x(n-m+l)}為不同時刻的延遲所構成的信號向量，X (η)為第一階濾波器η時刻的米樣值,m為橫向濾波器的階數； 步驟2、輸入信號與對應的權值相乘，并求和，得到系統實際輸出y (η)，權矢量全部初始化為O，參照公式(2); 步驟3、將d(n)與y(n)相減得到誤差信號e (η)，參照公式(3)； 步驟4、根據公式(9)得到平滑梯度矢量g(n)； 步驟5、相鄰時刻的平滑梯度矢量乘積計算得到η時刻的迭代步長參數μ g，參照公式(8)； 步驟6、根據權值迭代公式(7)得到...
【專利技術屬性】
技術研發人員：席曉莉，李敏超，宋忠國，
申請(專利權)人：西安理工大學，
類型：發明
國別省市：陜西;61
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