改进双曲正切函数的变步长自适应滤波算法：性能提升与工程应用

本文研究了一种基于改进双曲正切函数的变步长自适应滤波算法，旨在解决现有变步长LMS（Least Mean Square，最小均方误差）算法在性能优化上的不足。LMS算法常用于信号处理中，特别是噪声抑制和信号恢复，但传统变步长LMS算法可能存在收敛速度慢、抗干扰能力弱以及稳态失调等问题。 该算法的核心创新在于引入了包含输入信号的因子T(n)，这个因子能够实时跟踪输入信号的变化，从而更好地适应不同环境下的信号特性。通过这种方式，算法能够更有效地分析信号，提高其抗干扰性能。此外，作者在步长迭代公式中采用了动态步长范围，而非固定的约束，使得步长调整更为灵活且平稳，有助于减小稳态失调，即算法在长时间运行后误差的积累。 另一个关键改进是利用归一化处理方法来优化权值公式，这有助于扩大输入信号的动态范围，进一步增强算法的适应性和鲁棒性。归一化技术能够确保算法在面对大规模信号变化时也能保持稳定的表现。 仿真结果显示，与传统的变步长LMS算法相比，新算法在收敛速度、跟踪能力、抗干扰能力和稳态误差等性能指标上都有显著提升，具有更高的工程实用价值。这种改进算法为信号处理领域的实际应用提供了新的解决方案，尤其是在电力系统、通信工程或者工业控制系统中，对于提高信号质量、降低噪声影响以及实时响应变化具有重要意义。 总结来说，这篇论文深入探讨了如何通过结合双曲正切函数的特性、动态步长策略和归一化技术，提升变步长自适应滤波算法的性能，为信号处理领域的研究人员提供了一种新的设计思路和技术手段。