摘要：在简单讨论基本最小均方(LMS)算法的基础上,引入了扩展的最小均方(ELMS)算法,并分析说明了该算法能达到更小的稳态MSE.改进的变步长ELMS算法是在对有用信号的预测中采用了自适应为归一化的的最小均方(NLMS)预测估计器,步长的迭代中引入遗忘因子λi,利用其与误差信号的加权和来产生新的步长参与迭代.理论分析与计算机仿真结果表明,该算法有较好的收敛性能和较小的稳态失调.

关键词：lms算法 变步长 elms算法 信号估计器 遗忘因子 

单位：兰州大学信息工程学院; 兰州730000