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歸一化LMS算法報告人：王倩1LMS算法 最小均方算法（LMS）是一種以期望響應和濾波器輸出信號之間誤差的均方最小為準則，依據(jù)輸入信號在迭代過程在估計梯度矢量，并更新權系數(shù)以達到最佳的自適應迭代算法。LMS算法是一種用瞬時值估計梯度矢量的方法，即 LMS算法的公式如下： 2歸一化LMS算法 歸一化 LMS 算法可以看作是時變步長參數(shù)的LMS算法。歸一化 LMS 算法是通過輸入向量 x(n)的平方歐氏范數(shù)對步長進行“歸一化”。歸一化 LMS算法的變步長的公式為： (n)= 其中為算法所取的初始步長。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，隨著輸入的增大，變步長 (n)逐漸的減小，算法的穩(wěn)態(tài)誤差也相應逐步減小，具有很好的跟蹤收斂效果.可見歸一化 LMS 算法與變步長 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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