摘要
权系数更新的基本算法有：最小均方（ＬＭＳ）算法，部分归一化最小均方（ＰＮＬＭＳ）算法和归一化最小均方（ＮＬＭＳ）算法。文章给出了它们的主要性能，诸如：收敛条件、收敛时间常数、失调噪声方差以及有限精度运算对性能所产生的影响等。 有限精度运算除了会对输出增加一个附加噪声外，更由于相乘运算时的截尾或舍入会使权系数的迭代过早地停止，从而在某些情况下自适应滤波器无法继续向其最佳状态逼近。如果每隔多个采样周期才对权系数进行一次更新，就可以对权系数的增量进行累加，这种累加方法能有效地防止上述现象的产生。 当采样频率很高时，即使采用了高速数字信号处理单元（ＤＳＰＵ）也来不及在—个采样周期内对所有的权系数进行更新。另外，如果用双精度运算对权系数增量进行累加，则占用的内存数将成倍增加，往往占用的内存数会超过ＤＳＰＵ可供利用的内存数。这样，就不得不将权系数分组轮流更新，这就是分组更新法。 上述三类基本算法，再结合了增量累加法和分组更新法可以构成多种常用算法。本文对它们的主要性能进行了分析比较。
出处
《声学技术》
CSCD
1992年第1期32-39,共8页
Technical Acoustics
