有没有办法提高归一化最小二乘(NLMS)滤波器的计算性能?已经提出了多延迟块频域(MDF)滤波器,但它们也没有收敛速度和准确性,因为它们仅对每个块一次更新估计的脉冲响应,而不对每个样本更新一次。还有其他方法吗?

#1 楼

如果您想实现“标准” NLMS算法而又不走捷径,那么您可能将找不到高效得多的结构。 LMS过滤的块形式旨在使用快速卷积技术(如重叠保存或重叠添加)来加快该过程的那部分。但是,如您所述,滤波器系数仅按块更新,因为滤波器必须在块上保持恒定才能使用快速卷积方法。

NLMS的高度递归性质将限制您如果要保留逐样本更新特征。尽管滤波操作是非递归的,但在时间N处的滤波器系数是时间N-1处的系数的函数,这限制了您使用并行性或面向块的计算来加快处理速度的能力。与大多数情况下一样,这里没有免费的午餐:如果您想要纯NLMS,那么最好只是实施它。