优化的变步长LMS算法：加速车内噪声抑制效果

本文主要探讨了一种改进的变步长LMS算法及其在车内降噪中的实际应用。最小均方(LMS)算法是数字信号处理领域中常用的自适应滤波器算法，其基本原理是通过迭代更新滤波器系数来最小化输入信号和期望输出之间的均方误差。然而，传统的LMS算法在收敛速度和稳态误差方面存在局限性。 作者们针对这一问题，引入了Sigmoid函数来构建步长因子μ（也称为学习率）与误差信号e之间的非线性关系。步长因子μ决定了每次迭代中滤波器系数更新的大小，对算法的性能至关重要。在算法的初始阶段，通过设置较大的步长因子μ，可以加快收敛速度，使算法能够更快地逼近最优解。随着算法接近收敛，为了减少稳态误差，他们设计了一个策略，逐渐减小μ的值，从而进入一个更精细的调整阶段。 这种改进的变步长LMS算法（SVSLMS）在车内降噪的应用中展示了显著的优势。车辆内部噪声通常包含各种复杂的声源和频率成分，传统的LMS可能在这些情况下表现欠佳。通过动态调整步长因子μ，新算法能够在保持收敛速度的同时，优化滤波效果，有效地抑制车内噪声，提高了系统的稳定性和噪声抑制性能。 论文作者崔婷玉、陈卫松、丁绪星、武闯和张丽来自安徽师范大学物理与电子信息学院，他们通过仿真比较了改进算法与传统LMS算法在车内噪声控制场景下的性能，结果显示，改进后的算法在收敛速度上具有明显优势，并且在噪声抑制效果上也有所提升，满足了实际应用中对快速收敛和低稳态误差的需求。 该研究不仅为车载噪声控制提供了新的解决方案，也为其他领域的自适应滤波问题提供了一种潜在的优化策略。其研究成果被发表在《无线电通信技术》杂志上，被引用时需遵循作者提供的引用格式。本文的研究对于音频处理、信号处理和汽车电子工程等相关领域的研究者来说，具有较高的参考价值。