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本文设计了一种基于自适应模糊神经网络的变步长LMS算法，该算法采用了一种新的模糊控制规则，按照该规则改变LMS算法的步长。文章最后给出了非线性噪声抵消的仿真结果。
关键词: LMS ；模糊神经网络 ；噪声抵消
LMS算法作为一种梯度自适应滤波算法，由于其简单性和高效，在线性滤波中得到了广泛的应用[]1。围绕着提高收敛速度和减少稳态误差，许多学者对其作了大量的研究工作，并提出了若干变步长的LMS算法[]。各种变步长LMS算法试图在收敛速度和稳态误差中找到一个折衷点。然而，LMS算法作为一种线性滤波算法，对于非线性应用，在这两方面很难得到满意的结果。[][]234模糊神经网络是近年来发展起来的一种非线性控制技术，是自适应模糊逻辑系统与神经网络相结合的产物，各种非线性控制问题都有应用。自适应模糊逻辑系统是建立在模糊集合论的基础上，依靠数据信息对模糊逻辑系统的参数进行学习调整的智能系统。神经网络具有自适应自学习的功能。模糊神经网络结合两者的优点，具有以任意精度逼近任何线性或非线性函数的功能，且收敛速度快、误差小、所需训练样本少。因此，该理论经过不断的发展完善，在系统辨识、工业控制、图象处理、信号处理、模式识别等领域得到了广泛的应用。[][][]567
本文阐述了一种基于模糊神经网络的LMS算法，该方法可以完成对非线性信号的处理。文章将此算法运用于非线性噪声对消系统，并给出了计算机仿真。
关键词: LMS ；模糊神经网络 ；噪声抵消
LMS算法作为一种梯度自适应滤波算法，由于其简单性和高效，在线性滤波中得到了广泛的应用[]1。围绕着提高收敛速度和减少稳态误差，许多学者对其作了大量的研究工作，并提出了若干变步长的LMS算法[]。各种变步长LMS算法试图在收敛速度和稳态误差中找到一个折衷点。然而，LMS算法作为一种线性滤波算法，对于非线性应用，在这两方面很难得到满意的结果。[][]234模糊神经网络是近年来发展起来的一种非线性控制技术，是自适应模糊逻辑系统与神经网络相结合的产物，各种非线性控制问题都有应用。自适应模糊逻辑系统是建立在模糊集合论的基础上，依靠数据信息对模糊逻辑系统的参数进行学习调整的智能系统。神经网络具有自适应自学习的功能。模糊神经网络结合两者的优点，具有以任意精度逼近任何线性或非线性函数的功能，且收敛速度快、误差小、所需训练样本少。因此，该理论经过不断的发展完善，在系统辨识、工业控制、图象处理、信号处理、模式识别等领域得到了广泛的应用。[][][]567
本文阐述了一种基于模糊神经网络的LMS算法，该方法可以完成对非线性信号的处理。文章将此算法运用于非线性噪声对消系统，并给出了计算机仿真。
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