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歸一化LMS算法報(bào)告人：王倩1LMS算法 最小均方算法（LMS）是一種以期望響應(yīng)和濾波器輸出信號(hào)之間誤差的均方最小為準(zhǔn)則，依據(jù)輸入信號(hào)在迭代過(guò)程在估計(jì)梯度矢量，并更新權(quán)系數(shù)以達(dá)到最佳的自適應(yīng)迭代算法。LMS算法是一種用瞬時(shí)值估計(jì)梯度矢量的方法，即 LMS算法的公式如下： 2歸一化LMS算法 歸一化 LMS 算法可以看作是時(shí)變步長(zhǎng)參數(shù)的LMS算法。歸一化 LMS 算法是通過(guò)輸入向量 x(n)的平方歐氏范數(shù)對(duì)步長(zhǎng)進(jìn)行“歸一化”。歸一化 LMS算法的變步長(zhǎng)的公式為： (n)= 其中為算法所取的初始步長(zhǎng)。3歸一化LMS算法 歸一化LMS算法公式：4歸一化LMS算法 輸入x(n)的平方歐氏范數(shù)即二范數(shù)去除算法的初始步長(zhǎng)，隨著輸入的增大，變步長(zhǎng) (n)逐漸的減小，算法的穩(wěn)態(tài)誤差也相應(yīng)逐步減小，具有很好的跟蹤收斂效果.可見(jiàn)歸一化 LMS 算法與變步長(zhǎng) LMS 算法相比，具有更快的收斂速度與更小的穩(wěn)態(tài)誤差。5

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