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中国科学院声学研究所专利：一种基于RLS和LMS联合算法的信道均衡方法及均衡器
一种改进的双极性训练序列时域均衡LMS算法
时域均衡 LMS 算法 前向预测—判决算法
2016/9/26
为解决双极性训练序列无线信道中码间干扰的抑制问题，针对最小均方(least mean square，LMS)类算法 在误差预测范围、步长选择和功率自适应方面的不足，提出一种前向预测—判决算法。建立了ARMA(p,q)模型，由 梯度预测公式推导出本算法的具体形式，设置误码率和输出信号功率作为算法性能的衡量标准，Matlab 仿真结果表 明：该算法能较好地适应双极性序列，跟踪多径信道，大大减小误码率，...
一种变步长凸组合LMS自适应滤波算法改进及分析
自适应滤波 LMS算法 CLMS算法 VSCLMS算法 改进的VSCLMS算法
2017/1/11
为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法(Combined Least Mean Square,CLMS), 将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法(Variable Step-size Convex Combination of LMS,VSCLMS)做出改进,提出了一...
在详细分析并吸收几种变步长最小均方差(LMS)算法优点的基础上，给出了一种通用形式的变步长LMS算法。采用遗传算法对该算法进行参数优化设计，能够快捷高效地得到α、β、m及h参数优化组合，而不需要通过以往经验或试凑等方法来获取各参数的最优值。Matlab仿真与理论分析相一致，表明变步长LMS算法具有良好的收敛性和跟踪性，可广泛地应用于数字通信系统中。