【摘 要】
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针对有源噪声控制中滤波-e LMS(最小均方算法)算法收敛速度慢,收敛步长取值范围小及受参考信号自相关矩阵特征值分散程度影响较大的缺点,提出一种改进的滤波-e LMS算法—动量滤波-e LMS算法。算法在滤波-e LMS算法的基础上,结合动量LMS算法,在权系数更新迭代时引入一个动量项,此动量项包含了先前梯度的估计值。理论推导证明算法不仅可以加快系统的收敛速度还可以扩大收敛因子的取值范围。仿真结果
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,西北工业大学航海学院
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针对有源噪声控制中滤波-e LMS(最小均方算法)算法收敛速度慢,收敛步长取值范围小及受参考信号自相关矩阵特征值分散程度影响较大的缺点,提出一种改进的滤波-e LMS算法—动量滤波-e LMS算法。算法在滤波-e LMS算法的基础上,结合动量LMS算法,在权系数更新迭代时引入一个动量项,此动量项包含了先前梯度的估计值。理论推导证明算法不仅可以加快系统的收敛速度还可以扩大收敛因子的取值范围。仿真结果表明,动量滤波-e LMS算法具有收敛速度快、稳态误差小的优点。还讨论了算法中不同动量因子对算法收敛性能
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