Widrow和Hoff等人于1960年提出均方误差(LMS)算法，由于其结构简单，计算量小，稳定性好，易于实现等优点而得到广泛的应用。LMS算法的缺点是收敛速度慢，它克服不了收敛速度和稳态误差这一对固有矛盾：在收敛的前提下，如果步长取较大值，虽然收敛速度能得到提高，但稳态误差会随之增大，反之稳态误差虽然降低但收敛速度就会变慢。为解决这一矛盾，人们提出了许多改进型自适应算法。其中很大一类是变步长LMS算法。文献[4]提出Sigmoid函数变步长LMS算法(SVSLMS)。该算法在初始阶段或未知系统的系数参数发生变化时，其步长较大，从而使该算法有较快的收敛速度；而在算法收敛后，不管主输入端干扰信号

用变步长辛普生求积公式和龙贝格积分法计算习题，完整报告

变步长simpson积分c语言程序，期中f函数就是是被积函数。如果要改被积函数请改f函数

变步长的LMS自适应滤波算法matlab程序

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一种FxLMS自适应滤波算法

 风力发电系统的输出功率受外界因数和风速的影响。为了提高小型风机发电机组的转换效率，文中采用一种最大功率优化跟踪算法。以变步长来跟踪风速变化，当功率变化小于一个阈值时停止搜索，来实现最大功率收索的快速性和稳定性。以带齿轮箱6 kW的鼠笼异步式风力发电并网为基础，通过Matlab/Simulink软件仿真结果证实此种方法与定步长爬山法相比，能够达到快速跟踪最大功率点和避免达到最大功率点附近的时候频繁波动。

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Matlab仿真中变步长数据的FFT频谱分析.pdf

对变步长自适应滤波算法进行了讨论,对VS-LMS算法进行了改进,建立了步长因子μ与误差信号 e( n) 之间另一种新的非线性函数关系。理论分析和计算机仿真结果表明,该关系不仅具有原有算法收敛速度快的优 点,而且在低信噪比环境下比原有算法具有更好的抗噪声性能。