【摘 要】
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自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。寻求收敛速度快，计算复杂性低，数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。本文在论述
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自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。寻求收敛速度快，计算复杂性低，数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。本文在论述自适应滤波基本原理的基础上，介绍了目前几种典型的自适应滤波算法及其应用。并对几种典型自适应滤波算法的性能特点进行比较，给出了算法性能的综合评价。其中对LMS算法和RLS算法进行了较深入的理论分析和研究。针对传统的LMS(Least Mean Square)算法中，固定步长选取影响收敛速度与稳态误差的这一对矛盾，提出了一种改进的LMS算法。在计算机仿真自适应信道均衡中，该算法的性能明显优于传统的LMS算法，而计算量增加甚少。计算机模拟证实了该算法的优越性。
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