导读:本文包含了变步长算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:步长,稳态,算法,噪声,局部,模型,光伏。
变步长算法论文文献综述写法
李茹,翟书颖,李婧,李波[1]（2019）在《一种变步长CMA算法的研究》一文中研究指出采用固定步长的CMA算法使得收敛速度与精度存在制约关系,导致收敛效果不理想。为解决此问题,提出了一种变步长的CMA算法,即在算法收敛刚开始时增大步长值,从而加快收敛速度,在算法即将到达收敛点时,减小步长值,从而降低稳态误差。算法分析和仿真结果表明,改进的算法具有更快的收敛速度。(本文来源于《电子测试》期刊2019年23期）
尹立言,向新,邹亚州,张婧怡[2]（2019）在《改进的变步长变换域最小均方算法》一文中研究指出变换域是一种在强相关信号输入时加快自适应算法收敛的方法,但仍然存在收敛速度的要求与稳态失调的要求相矛盾的问题。本文在变换域最小均方算法(transform domain LMS, TDLMS)的基础上提出了一种改进的变步长方案,其变步长因子受到误差自相关的控制,消除了不相关的观测噪声的影响。本文分别在平稳和非平稳状态下,对算法的收敛和稳态性能进行理论分析,并给出了最佳的算法参数。仿真设置相同的稳态误差,结果表明本文算法在平稳状态下比固定步长的算法提前1300点收敛,在非平稳状态下提前1400点收敛,且与文献中其他变步长的算法相比收敛速度均有提升。(本文来源于《信号处理》期刊2019年11期）
张春霞,王希云[3]（2019）在《求解信赖域子问题的改进变步长休恩算法》一文中研究指出针对二次函数模型精确求解信赖域子问题,当Hessian阵正定时,在于海波的基础上修正了假设条件,简化了繁琐的步长形式,提出了一种改进的变步长休恩算法,证明了该算法的收敛性。数值实验表明改进后算法的迭代次数更少、计算时间更短。(本文来源于《太原科技大学学报》期刊2019年06期）
陈兴,王青云[4]（2019）在《一种基于窄带有源降噪的改进变步长变压器有源降噪算法》一文中研究指出为了提高变压器有源降噪算法收敛的速度,保证算法稳态降噪量,本文针对变压器噪声特性,提出一种改进的基于窄带有源降噪的变压器有源降噪算法。该算法以经典的并行参考输入的窄带有源降噪技术为基础,结合波形合成的方法,由系统内部合成参考信号,无需采用参考送话器。并且引入了对残余误差信号中各频率信号的估计,使用了基于sigmoid函数的变步长策略,使算法在保持低稳态误差的同时提高变压器有源降噪算法收敛的速度。本文搭建了基于DSP的实验平台,用实地采集的变压器噪声信号进行了模拟变压器噪声环境下的降噪实验,在误差送话器处取得6.4dB的总体降噪效果。(本文来源于《电气技术》期刊2019年11期）
党克,李鹏举,刘闯[5]（2019）在《基于变步长天牛须搜索算法的光伏系统 MPPT控制研究》一文中研究指出针对传统最大功率点追踪(MPPT)算法失效,而常见的智能优化算法(如粒子群算法)存在着收敛速度慢、收敛精度差、参数要求高、系统稳定性差等问题,对算法结构简单、收敛速度快、精度高的天牛须搜索(BAS)算法进行改进,提出了基于变步长天牛须搜索(VSBAS)算法的MPPT控制方法。将该方法与传统的扰动观察法和粒子群算法在Matlab/Simulink中进行仿真实验对比,实验结果验证了该方法的可行性及优越性。(本文来源于《吉林电力》期刊2019年05期）
吴小龙,伍松[6]（2019）在《一种改进的变步长OMP图像重建算法》一文中研究指出为了快速、高精度的重建图像,解决滤波反投影(FBP)算法重建图像精度不高,正交匹配追踪(OMP)算法运行时间较长的问题,基于改变步长,提出一种步长变换正交匹配追踪(SCOMP)算法.当残差不小于阈值时,增大步长进行运算,当残差小于阈值时,恢复原步长进行运算.研究结果表明:SCOMP算法重建图像精度高于OMP算法,且运行时间快于FBP算法.SCOMP算法采用大步长快速添加原子,小步长有效去除原子的方法,使得重建图像的精度较高且运行时间也较短.(本文来源于《广西科技大学学报》期刊2019年04期）
张帅,王岩松,郭辉,王孝兰,刘宁宁[7]（2019）在《基于FxLMS的汽车车内噪声变步长主动均衡算法》一文中研究指出提出了一种可用于汽车车内噪声主动均衡控制的变步长主动噪声均衡(Active Noise Equalization,ANE)算法,与传统车内噪声主动抵消控制方法所采用的滤波x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法相比具有更好的实用性。应用固定步长主动噪声均衡(Active Noise Equalization,ANE)算法、所提出变步长ANE算法和已有变步长ANE算法分别进行汽车车内噪声主动均衡控制。结果表明,所提出变步长ANE算法具有更快的收敛速度和较低的稳态误差,并且能进一步降低汽车车内噪声响度,为汽车车内声品质主动控制提供了一种新方法。(本文来源于《声学技术》期刊2019年05期）
于新,夏庆月,杨筱凡,张家毓[8]（2019）在《局部阴影下变步长萤火虫算法的光伏MPPT控制策略》一文中研究指出局部阴影条件下光伏阵列(Photoboltaic Array,PV)功率-电压(P-V)特性曲线呈现多峰现象,导致传统的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制可能出现误判.建立了局部阴影下多峰数学模型,对比了均匀光照和局部阴影情况下的PV输出特性曲线,局部阴影下输出曲线呈多峰、多阶特性,引入迭代次数动态变化的变步长因子,提出了一种局部阴影下基于变步长萤火虫算法的MPPT控制策略,利用MATLAB对固定步长及变步长萤火虫算法进行仿真对比,结果验证了变步长萤火虫算法不会陷入局部震荡,提高了MPPT的收敛速度和搜索能力.(本文来源于《东北电力大学学报》期刊2019年05期）
仝喜峰,陈卫松,钱隆彦[9]（2019）在《基于Volterra级数扩展模型的变步长VFxBSLMS算法》一文中研究指出针对脉冲噪声的控制,提出了一种基于Volterra级数扩展模型的变步长VFxBSLMS算法。通过增加误差信号预处理环节,采用非线性压缩的方式,有效地解决了冲击样本对算法稳定性的影响。针对输入信号的强相关性及算法收敛速度问题,将变步长算法思想引入到非线性滤波中。仿真结果表明:VFxBSLMS算法在不同强度脉冲噪声背景下,都能达到较好的收敛效果。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年10期）
史文博,顾伟,柳伟,蒋平,曹志煌[10]（2019）在《结合模型切换和变步长算法的双馈风电建模及仿真》一文中研究指出针对动态全过程仿真中双馈风电模型多时间尺度特性带来的刚性问题,提出一套基于局部模型自适应切换和变步长积分算法结合的双馈风电模型及仿真方法。利用双馈风电各子模块在时间尺度上的可分性,对慢动态模块建立动态(dynamic state,DS)模型;对快动态模块建立动态模型和准稳态(quasi-steady state,QSS)模型,并在仿真中进行2种模型的局部切换。提出一种基于系统状态驱动的模型自适应切换策略,基于风电系统中存在的多反馈环节,以偏差量做为系统稳定判据,通过阈值比较实现切换时刻判别。在模型切换基础上,进一步应用TR-BDF2积分算法实现变步长仿真。仿真对比表明,提出的风电模型与不进行模型切换的传统模型相比,具有相同的精度和更快的仿真速度。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年22期）
变步长算法论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
变换域是一种在强相关信号输入时加快自适应算法收敛的方法,但仍然存在收敛速度的要求与稳态失调的要求相矛盾的问题。本文在变换域最小均方算法(transform domain LMS, TDLMS)的基础上提出了一种改进的变步长方案,其变步长因子受到误差自相关的控制,消除了不相关的观测噪声的影响。本文分别在平稳和非平稳状态下,对算法的收敛和稳态性能进行理论分析,并给出了最佳的算法参数。仿真设置相同的稳态误差,结果表明本文算法在平稳状态下比固定步长的算法提前1300点收敛,在非平稳状态下提前1400点收敛,且与文献中其他变步长的算法相比收敛速度均有提升。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
变步长算法论文参考文献
[1].李茹,翟书颖,李婧,李波.一种变步长CMA算法的研究[J].电子测试.2019
[2].尹立言,向新,邹亚州,张婧怡.改进的变步长变换域最小均方算法[J].信号处理.2019
[3].张春霞,王希云.求解信赖域子问题的改进变步长休恩算法[J].太原科技大学学报.2019
[4].陈兴,王青云.一种基于窄带有源降噪的改进变步长变压器有源降噪算法[J].电气技术.2019
[5].党克,李鹏举,刘闯.基于变步长天牛须搜索算法的光伏系统MPPT控制研究[J].吉林电力.2019
[6].吴小龙,伍松.一种改进的变步长OMP图像重建算法[J].广西科技大学学报.2019
[7].张帅,王岩松,郭辉,王孝兰,刘宁宁.基于FxLMS的汽车车内噪声变步长主动均衡算法[J].声学技术.2019
[8].于新,夏庆月,杨筱凡,张家毓.局部阴影下变步长萤火虫算法的光伏MPPT控制策略[J].东北电力大学学报.2019
[9].仝喜峰,陈卫松,钱隆彦.基于Volterra级数扩展模型的变步长VFxBSLMS算法[J].传感器与微系统.2019
[10].史文博,顾伟,柳伟,蒋平,曹志煌.结合模型切换和变步长算法的双馈风电建模及仿真[J].中国电机工程学报.2019