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lms算法毕业论文LMS算法研究专业：通信工程2摘要因LMS算法具有低计算复杂度、在平稳环境中的收敛性好、其均值无偏地收敛到wiener解和利用有限精度实现算法时的稳定性等特性，使LMS算法成为自适应算法中应用最广泛的算法。对LMS算法及其改进算法进行了研究，探讨了步长因子n对各种算法收敛性、稳定性的影响。并用MATLAB对其学习曲线、收敛速度等进行了仿真分析。结果表明，变步长n的取值尤为重要，如果（n）取较大值则具有较快的收敛速度，如果（n）取值很小，则MLMS算法近似等效于LMS算法。它们的自适应过程较快，性能有了很大改进。3AbstractBecauseoflowcomputationalcomplexity,stableenvironmentintheconvergenceofgood,unbiasedanditsmeanconvergestothewienersolutionandimplementationalgorithmsusingfiniteprecisionstabilityandothercharacteristics,LMSalgorithmasadaptivealgorithmintheapplicationofthemostawiderangeofalgorithms.WehaveadetailedstudyonLMSalgotithmanditscomplementaryalgotithm,disscusedthestep-sizesinfluentforthealgorithmsconvergencespeedandstability.AndusingMATLABsimulatedthelearningcurve,convergencespeedofLMSalgotithm.Theresultobservedthatthevalueofvariablestep-size（n）isveryimportant,ifitisabiggermayhaveafastconvergencespeed,butifnot,theNLMSalgotithmcaninsteadtheLMSalgotithminthecharacteristics.Inaddition,theyhaveafastadaptivecourseandgreatlyprogressinperformance.Keywords：LMSalgorithm，Adaptive，NLMSalgorithm，Variablestep，MATLABsimulation.4目录第一章绪论.61.1自适应滤波理论的发展.61.2自适应LMS算法的发展.71.2.1LMS算法历史.71.2.2LMS算法的现状.71.2.3LMS算法的发展前景.7第二章自适应LMS算法的研究.92.1概述.92.2LMS算法.92.2.1自适应收敛性.112.2.2平均MSE学习曲线.122.2.3失调.142.2.4缩短收敛过程的方法.15第三章LMS自适应滤波器的改进形式.173.1归一化LMS算法.173.1.1TDO-LMS算法.193.1.2MLMS算法.203.2泄露LMS算法.213.3极性LMS算法.223.4LMS算法梯度估计的平滑.223.5解相关LMS算法.233.6性能比较.24第五章LMS算法的应用.255.1LMS类均衡器.255.1.1解相关LMS（DecorrelationLMS,DLMS）均衡算法.255.1.2变化域解相关LMS均衡算法.255.2自适应信号分离器.265.3自适应陷波器.275.4系统辨识或系统建模.27第六章仿真及其结果分析.296.1仿真思路.296.2结果及分析.296.2.1LMS及其改进算法.296.2.2LMS自适应均衡器.326.2.3自适应信号分离器.346.2.4自适应陷波器.346.2.5系统辨识或系统建模.34结论.36