lms算法研究【毕业论文，绝对】

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1、1ms算该早曲祢夂LMS算法研究专业：通信工程摘要因LMS算法具有低计算复杂度、在平稳环境屮的收敛性好、其均值无偏地收敛到wiener解和利用有限精度实现算法时的稳定性等特性，使LMS算法成为自适应算法屮应用最广泛的算法。对LMS算法及其改进算法进行了研究，探讨了步长因子“(〃)对各种算法收敛性、稳定性的影响。并用MATLAB对其学习曲线、收敛速度等进行了仿真分析。结果表明，变步长“⑺)的取值尤为重要，如果卩(n)取较大值则具冇较快的收敛速度，如果卩(n)取值很小，则MLMS算法近似等效于LMS算法。它们的自

2、适应过程较快，性能有了很大改进。AbstractBecauseoflowcomputationalcomplexity,stableenvironmentintheconvergenceofgood,unbiasedanditsmeanconvergestothewienersolutionandimplementationalgorithmsusingfiniteprecisionstabilityandothercharacteristics,LMSalgorithmasadaptivealgorithm

3、intheapplicationofthemostawiderangeofalgorithms.WehaveadetailedstudyonLMSalgotithmanditscomplementaryalgotithm,disscusedthestep-size^sinfluentforthealgorithm'sconvergencespeedandstability.AndusingMATLABsimulatedthelearningcurve,convergencespeedofLMSalgotith

4、m.Theresultobservedthatthevalueofvariablestep-sizep(n)isveryimportantjfitisabiggermayhaveafastconvergencespeed,butifnot,theNLMSalgotithmcaninsteadtheLMSalgotithminthecharacteristics.Inaddition,theyhaveafastadaptivecourseandgreatlyprogressinperformance・Keywo

5、rds：LMSalgorithm,Adaptive,NLMSalgorithm,Variablestep,MATLABsimulation.目录第一章绪论61.1自适应滤波理论的发展61.2口适应LMS算法的发展71.2.1LMS算法历史71.2.2LMS算法的现状71.2.3LMS算法的发展前景7笫二章口适应LMS算法的研究92.1概述92.2LMS算法92.2.1自适应收敛性112.2.2平均MSE——学习曲线122.2.3失调142.2.4缩短收敛过程的方法15第三章LMS白适应滤波器的改进形式173.

6、1归一化LMS算法173.1.1TDO-LMS算法193.1.2MLMS算法203.2泄露LMS算法213.3极性LMS算法223.4LMS算法梯度估计的平滑223.5解相关LMS算法233.6性能比较24笫五章LMS算法的应用255.1INS类均衡器255.1.1解相关LMS(DecorrelationLMS,DLMS)均衡算法255.1.2变化域解相关LMS均衡算法265.2自适应信号分离器265.3口适应陷波器275.4系统辨识或系统建模27第六章仿真及其结果分析296.1仿真思路296.2结果及分析2

7、96.2.1LMS及其改进算法296.2.2LMS自适应均衡器326.2.3自适应信号分离器346.2.4自适应陷波器346.2.5系统辨识或系统建模35结论36将品毕业论文参考文献37附录I英文原文及译文38附录II仿真程序51致谢65第一章绪论1.1自适应滤波理论的发展早在20世纪40年代，就对平稳随即信号建立了维纳滤波理论。根据有用信号和干扰噪声的统计特性(自相关函数或功率谱)，以线性最小均方误差估计准则所设计的最佳滤波器，称为维纳滤波器。这种滤波器能最大程度地滤除干扰噪声，捉取冇用信号。但是，当输入信

8、号的统计特性偏离设计条件，则它就不再是最佳的了，这在实际应用小受到了限制。到60年代初，由于空间技术的发展，出现了卡尔曼滤波理论，即利用状态变量模型对非平稳、多输入多输出随机序列作最优估计。现在，卡尔曼滤波器已成功地应用到许多领域，它既可对平稳的和非平稳的随机信号作线性最佳滤波，也可作非线性滤波。实质上，维纳滤波器是卡尔曼滤波器的一个特例。若设计卡尔曼滤波器时，必须知道产生输入过程的系统的状态方程和