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PROPERTIES OF THE MOMENTUM LMS algorithm

SIGNAL PROCESSING 1989年第2期18卷 117-127页

作者： TUGAY, MA TANIK, Y Department of Electrical and Electronics Engineering Middle East Technical University Ankara Turkey

One of the most recent modifications on Widrow and Hoff's LMS algorithm has been the inclusion of a momentum term into the weight update equation. The resulting algorithm is referred to as “The Momentum LMS (mlms) algorithm”. This paper revises the basic properties of the mlms algorithm for stationary inputs. As a result, new bounds, on the parameters of the algorithm, for convergence are found, and it is shown that, under slow convergence conditions, this new algorithm is equivalent to the usual LMS algorithm, but it outperforms the LMS algorithm for fast convergence cases and for inputs containing inpulsive noise components. Zusammenfassung Eine der neuesten Modifikationen des “Kleinste-Quadrate-(LMS) algorithmus” nach Widrow und Hoff war die Einführung eines Momenten-Terms in die Beziehung, mit der die Gewichte aktualisiert werden. Der so entstandene algorithmus wird “Momenten-LMS-(mlms) algorithmus” gennant. Im folgenden Beitrag werden die Grundeigenschaften des mlms-Verfahrens für stationäre Signale neu dargestellt. Das führt zu neuen Konvergenz-Grenzwerten für die Parameter des algorithmus'. Es wird gezeigt, daβ das Verfahren unter den Bedingungen langsamer Konvergenz der gewöhnlichen LMS-Methode gleichwertig ist, im Falle schneller Konvergenz sowie bei Signalen mit Impulsstörungen jedoch besser arbeitet.

关键词： LMS algorithm mlms algorithm Back Propagation Training algorithm misadjustment adaptive predictor

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