2)LMS原理及推导; 3)NLMS推导; 4)应用实例; 内容为自己的读书记录,其中错误之处,还请各位帮忙指出! 一、LMS与维纳滤波器(Wiener Filter)的区别 这里介绍的LMS/NLMS,通常逐点处理,对应思路是:随机梯度下降; 对于Wiener Filter,给定准则函数J,随机/批量梯度都可以得出最优解; LMS虽然基于梯度下降,但准则仅仅是统...
[en,wn,yn]=nlmsFunc(mu,M,ref_noise,mixed,espon); LMS代码: + View Code NLMS代码: + View Code 对应结果图: 可以看出LMS/NLMS在最开始都有一个自适应的过程。 NLMS基于信号xx的能量实现变步长,信号大步长小,信号小则步长大:目标信号明显,则迭代细致,不明显,则一带而过,呵呵,跟平时看书还挺像,聪明...
[en,wn,yn]=nlmsFunc(mu,M,ref_noise,mixed,espon); LMS代码: + View Code NLMS代码: + View Code 对应结果图: 可以看出LMS/NLMS在最开始都有一个自适应的过程。 NLMS基于信号xx的能量实现变步长,信号大步长小,信号小则步长大:目标信号明显,则迭代细致,不明显,则一带而过,呵呵,跟平时看书还挺像,聪明...
NLMS算法的更新公式如下: w(k+1)=w(k)+μ/(α+x(k)*x(k)')*e(k)*x(k) 其中,w(k)表示第k个迭代步骤时的滤波器系数向量,μ是步长参数,α是一个小的正常数,x(k)表示第k个迭代步骤时的输入信号向量,e(k)表示第k个迭代步骤时的误差信号。 NLMS算法的优点是可以自动调节步长参数,能够快速适应信号...
我们总结NLMS算法的步骤如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 %输入参数:%xn 输入的信号,列向量%dn 所期望的响应%M滤波器的阶数%mu收敛因子(步长)%输出参数:%W滤波器系数矩阵%en 误差序列%yn 滤波器输出function[yn,W,en]=nlmsFunc(xn,dn,M,mu,delta)itr=length(xn);en=zeros(itr...
由图可 知,NLMS算法的收敛速度比 LMS算法快,并且NLMS算法 精度比LMS算法高。 3 接下来分析步长大小对算法性能的影响。以NLMS算法为基础,分别分析 当 = 0.3, = 0.9, = 1.3, = 1.8(0 < < 2)时算法的收敛特性, 得到误差曲线如下图所示。 由图知:随着步长的增大,算法 收敛速度先提高,之后又下降, 而算法...
最小均方(LMS, Least Mean Squares)是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。因此理论上讲LMS...
西蒙.赫金的《自适应滤波器原理》第四版第五、六章:最小均方自适应滤波器(LMS,Least Mean Square)以及归一化最小均方自适应滤波器(NLMS,Normalized Least Mean Square)。全文包括: 1)LMS与维纳滤波器(Wiener Filter)的区别; 2)LMS原理及推导; 3)NLMS推导; ...
LMSAPANLMSFRLS算法分析 LMS算法是最常用的自适应滤波算法之一,它是基于最小均方差(MSE)原则的一种加权最小二乘算法。它的基本思想是以期望和观察误差之间的均方差作为一个指标,试图最小化误差,从而获得一个最优滤波器设计。LMS算法可以快速而高效地调整滤波器系数,以最大化信号的抑制噪声的能力,是一种逐步增加...
偏置参数% M - the number of taps. 滤波器阶数%% Outputs:% e - the output error vector of size Ns% y - output coefficients% w - filter parameters%% ---function[e,y, w]=myNLMS(d, x, mu, M, a)Ns =length(d);if(Ns <= M) print('error: 信号长度小于滤波器阶数!');return;endif...