修正变步长自适应算法

在系统识别领域,经常需要根据输入以及输出信号序列确定一个系统的参数,如传递函数等。当传递函数被看作一滤波器时,即相当于确定滤波器的各个参数。最小均方(LMS)自适应算法由于具有计算量小、收敛性能良好等特点而得到了广泛的应用。而在实际情形中,输入及输出信号序列通常包含直流分量,即信号序列的均值一般不为零。那么,直流信号对LMS算法的影响如何?本文正是从这一前提出发,将直流信号作为分析的起点,引入一种修正的变步长自适应算法。