在研究最小均方算法LMS(Least Mean Squre)、最小四阶算法LMF(Least Mean Fourth)和LMS/F组合算法的基础上,引入修正因子γ对LMS/F组合算法进行改进。改进的LMS/F组合算法在保持LMS/F组合算法优良的收敛精度和稳定性的基础上,进一步提...在研究最小均方算法LMS(Least Mean Squre)、最小四阶算法LMF(Least Mean Fourth)和LMS/F组合算法的基础上,引入修正因子γ对LMS/F组合算法进行改进。改进的LMS/F组合算法在保持LMS/F组合算法优良的收敛精度和稳定性的基础上,进一步提高了收敛速度和对时变系统的跟踪特性。改进的算法参数调整简单、高效且运算量小,仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的优异性能。展开更多
为进一步改善有源滤波器(active power filter,APF)的滤波效果,基于最小均方误差理论,提出了一种变步长LMS/LMF谐波电流检测新算法,采用寻求目标函数最优和归一化的方法,通过权向量对步长的偏导估计并结合误差回馈信号的相干时间均值估...为进一步改善有源滤波器(active power filter,APF)的滤波效果,基于最小均方误差理论,提出了一种变步长LMS/LMF谐波电流检测新算法,采用寻求目标函数最优和归一化的方法,通过权向量对步长的偏导估计并结合误差回馈信号的相干时间均值估计共同完成对步长参数的动态调节,并根据输入信号的特点自适应地调节阈值来实现LMS/LMF算法的自动切换,使得算法在便于控制动态参数的同时,不仅有效避免了高次谐波电流对步长更新迭代造成的干扰,而且更好地权衡了算法快速收敛和低稳态失调的矛盾。最后,该算法在仿真及实验中得到了有效验证。展开更多
文摘在研究最小均方算法LMS(Least Mean Squre)、最小四阶算法LMF(Least Mean Fourth)和LMS/F组合算法的基础上,引入修正因子γ对LMS/F组合算法进行改进。改进的LMS/F组合算法在保持LMS/F组合算法优良的收敛精度和稳定性的基础上,进一步提高了收敛速度和对时变系统的跟踪特性。改进的算法参数调整简单、高效且运算量小,仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的优异性能。
文摘为进一步改善有源滤波器(active power filter,APF)的滤波效果,基于最小均方误差理论,提出了一种变步长LMS/LMF谐波电流检测新算法,采用寻求目标函数最优和归一化的方法,通过权向量对步长的偏导估计并结合误差回馈信号的相干时间均值估计共同完成对步长参数的动态调节,并根据输入信号的特点自适应地调节阈值来实现LMS/LMF算法的自动切换,使得算法在便于控制动态参数的同时,不仅有效避免了高次谐波电流对步长更新迭代造成的干扰,而且更好地权衡了算法快速收敛和低稳态失调的矛盾。最后,该算法在仿真及实验中得到了有效验证。
