基于Delta算子的SVD-LMS算法

摘要：

由于传统的最小均方算法在性能上存在着一些缺陷,比如收敛速度慢等,这都会影响到整个系统的性能,因此研究了一种基于Delta算子描述的改进自适应滤波算法.利用矩阵的SVD(奇异值)分解技术推导出了Delta-LMS算法的迭代步骤,这种算法能够降低设计的滤波器阶数,有效地减少计算量,并提高了收敛速度,改善了对误差的跟踪性能.运用Matlab对Delta-SVD-LMS算法进行仿真并与Delta-LMS算法进行了比较,结果表明该算法的有效性.

关键词：Delta算子、SVD分解、LMS自适应滤波、收敛速度

所属期刊栏目：29

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金0311011600;河南省高校青年骨干教师资助项目2003-100

在线出版日期：2006-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：79-80,83