论文研究变步长凸组合LMS自适应滤波算法及性能分析 .pdf

具有改进的可变步长LMS算法的复合自适应数字预失真,

基于LMS与RLS算法的自适应均衡器性能研究，分别采用LMS和RLS算法对自适应均衡器进行研究

针对CV模型分割精度不高、分割速度缓慢和易陷于局部最优等缺点，提出了一种新的基于凸优化的自适应CV模型。首先，引入了自适应权重项，对拟合中心的计算采用加权平均，提高了拟合中心计算的准确性；然后，在模型

基于交替非负最小二乘算法的框架，提出一种非负矩阵分解的非单调自适应BB（Barzilai-Borwein）步长算法。虽然该算法的步长不是由线搜索取得的，但是满足非单调线搜索，从而保证了算法的全局收敛性

针对布谷鸟搜索算法（CS）后期收敛速度慢、计算精度不高等不足，提出了一种自适应步长调整布谷鸟搜索算法，加快布谷鸟搜索算法的搜索速度，提高其计算精度。通过8个标准测试函数测试的结果表明，改进后的自适应步

在许多领域中，聚类是重要分析技术之一，如数据挖掘、模式识别和图像分析。针对K-means算法过度依赖初始聚类中心的选择而陷入局部最优的问题，提出了基于自适应步长的萤火虫划分聚类算法（ASFA）。利用萤

针对粒子滤波固有的缺陷，结合移动机器人领域的研究应用成果，分别从样本数目自适应、重采样自适应、建议分布自适应、运动/似然模型自适应以及与其他方法的集成等几个方面对粒子滤波自适应机制当前研究的关键技术进

在压缩感知中，降低传感矩阵的列相干性可以提高重构精度。因为稀疏字典一般是固定的，所以目前主要通过优化测量矩阵来间接降低传感矩阵列相干性。提出一种改进的测量矩阵优化算法，使用梯度下降法更新测量矩阵并结合

步长随输入信号改变的FIR自适应滤波器的matlab代码

自适应滤波算法的研究 第1章绪论 1.1课题背景 伴随着移动通信事业的飞速发展自适应滤波技术应用的围也日益扩 大早在20世纪40年代就对平稳随机信号建立了维纳滤波理论根据有 用信号和干扰噪声的统计特性