归一化LMS算法（NLMS算法）

资 源 简 介

归一化LMS算法（NLMS算法）

详 情 说 明

归一化LMS算法（NLMS）是经典LMS算法的改进版本，核心目标是通过动态调整步长参数来加速收敛过程。与固定步长的LMS算法不同，NLMS在每次迭代中根据输入信号的功率对步长进行归一化，从而在输入信号幅度变化较大时仍能保持稳定性。

该算法的关键改进体现在权值更新公式中：调整量不仅依赖于当前误差和输入信号，还增加了对输入信号能量的归一化操作。这种设计使得步长能自适应信号环境——当输入信号较强时自动减小步长避免震荡，信号较弱时增大步长以加快跟踪速度。这种机制特别适用于非平稳信号场景，如通信系统中的信道均衡或回声消除。

从实现角度看，NLMS避免了计算输入信号相关矩阵的复杂度，仅需额外计算输入矢量的内积（即信号功率估计），以较低的计算开销换取了更鲁棒的收敛性能。其收敛速度显著优于传统LMS，尤其在输入信号相关性较强的场景下表现突出。