摘要：不管是变步长还是变抽头长度,都是为了克服传统LMS算法的不足。这些年来,有很多的变步长和变抽头长度思想被提出,这些方法都希望能更好地改善传统LMS算法的性能。为了进一步改善LMS算法的性能,本文首先简要分析了一种变抽头长度方法,引入漏因子,将抽头长度假设成一个假分数来进行更新,再对更新后的值进行处理,变为真实的抽头长度。其次,本文将变步长的思想应用到了变抽头长度算法中,本文利用一个近似于Sigmoid函数的非线性函数模型来建立步长和误差的关系,使得算法能在对抽头长度进行收敛的同时,能兼顾到步长与误差的关系。本文提出的算法能结合变抽头长度方法和变步长方法的优点,进一步改善传统LMS算法的性能。仿真实验表明：相比于原变抽头长度算法,新算法不仅提高了收敛速度,而且降低了稳态误差,同时能更快更准确地跟踪抽头长度的变化。

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