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为解决改进的基于Sigmoid函数变步长最小均方（G-SVSLMS）算法步长更新公式易受噪声干扰的问题,根据高斯白噪声相关性比较差的特性,对G-SVSLMS算法进行改进,提出基于相关特性的改进G-SVSLMS算法,使算法的抗噪声干扰能力明显增强。理论分析和仿真结果表明：若两算法选取相同参数,则基于相关特性的改进G-SVSLMS算法相对于G-SVSLMS算法具有小的稳态误差;在保证算法收敛的条件下,基于相关特性的改进G-SVSLMS算法相对G-SVSLMS算法具有较快的收敛速度。 相似文献
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