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摘要
针对非高斯环境下传统变步长LMS(Variable step-size least mean square, VSS-LMS)算法性能不佳的问题，基于传统的VSS-LMS算法利用双曲正弦函数构建变步长的更新策略，提出一种基于双曲正弦函数的变步长LMS算法。并在理论上分析了新提出VSS-LMS算法的收敛性与算法复杂度，并给出在不同输入信号时对两种特性的线性系统的VSS-LMS算法的辨识结果，且每次仿真中都在不同分布的非高斯噪声下进行。结果表明，提出的算法相比Log-NLMS算法和改进G-SVSLMS算法，新提出的VSS-LMS算法具有更快的收敛速度和较好的稳态特性，且稳态误差趋于理论的SNR。
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