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基于改进tanh函数的变步长LMP自适应滤波方法 

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申请/专利权人:江苏科技大学

摘要:本发明公开了一种基于改进tanh函数的变步长LMP自适应滤波方法,包括以下步骤:1原始信号经过延迟处理后得到输入信号;2不同的输入信号与其对应的权向量信号相乘得到输出信号;3期望信号和输出信号作差得到误差信号;4利用误差信号和改进的tanh函数计算步长因子,采用移动加权平均法控制步长因子算法;5根据得到的改进步长因子更新权向量信号并重复2至5最终使滤波器达到稳态。本发明在自适应滤波的开始阶段产生一个较大的步长用来加快算法的收敛速度,之后步长减小使收敛速度放缓的同时不断降低系统的稳态误差;本发明还采用了移动加权平均法控制步长因子算法,能够更好地兼顾算法的收敛性和稳定性。

主权项:1.一种基于改进tanh函数的变步长LMP自适应滤波方法,其特征在于,包括以下步骤:1xn定义为二阶Volterra滤波器的原始输入信号,其经过一系列传输后形成对应不同的滤波器的一阶输入信号xn,xn-1,...,xn-N+1,不同滤波器的一阶输入信号分别相乘后得到二阶输入信号x2n,x2n-1,...,x2n-N+1;2对权向量信号wn进行初始化设置;3根据步骤1中得到的不同输入信号xn与其对应的权向量信号wn,确定该时刻的输出信号yn;输出信号yn的计算方法表示为:yn=wHnxn其中,符号H表示转置;4误差信号en表示为期望信号dn与输出信号yn的差值;5根据4中得到的误差信号en和改进的tanh函数计算步长因子μn;步长因子μn的计算方法表示为: 其中,β、m和α为控制变步长函数形状的常数;6采用移动加权平均法对步长因子控制算法进行改进;采用移动加权平均法控制步长因子算法,其函数表达式为: 其中,λ表示权值因子;7根据得到的改进后的步长因子μn更新权向量信号wn+1;权向量信号wn+1的更新方法表示为:wn+1=wn+μn+1p|en|p-1xn|en|其中,p为LMP算法范数;8重复步骤3至步骤7,直到误差信号en达到最小值,自适应滤波收敛速度稳定并进入稳态。

全文数据:

权利要求:

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