典型文献
基于改进BP-LMS自适应滤波器算法的仿真研究
文献摘要：
传统的LMS自适应滤波器收敛速度较慢,存在步长、收敛速度和失调的矛盾.针对此问题,提出了一种基于神经网络控制的自适应滤波器变步长算法,其中神经网络结构选择改进后BP神经网络模型,在反向传播过程中加入动量因子和自适应学习方法.使用自适应滤波器输入信号、输出信号、误差和步长因子建立网络关系(BP-LMS),确定学习步骤进行训练优化.基于理论与仿真实验结果表明,新算法收敛速度快,可以使自适应滤波与神经网络误差补偿相结合,在信噪比低的情况下,可以减少稳态失调,提高测量精度,表现出良好的性能.
文献关键词：
自适应滤波器;神经网络;BP-LMS;信号
中图分类号：
作者姓名：
解本巨;王宁
作者机构：
青岛科技大学信息学院 青岛 266100
文献出处：
引用格式：
[1]解本巨;王宁-.基于改进BP-LMS自适应滤波器算法的仿真研究)[J].计算机与数字工程,2022(03):481-485,585
A类：
B类：
LMS,自适应滤波器,仿真研究,收敛速度,较慢,神经网络控制,变步长算法,神经网络结构,结构选择,反向传播,传播过程,动量因子,自适应学习,输出信号,步长因子,网络关系,定学,新算法,误差补偿,测量精度
AB值：
0.278979
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