《表1 不同β取值对应的u (n) max》

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《基于S函数的改进变步长LMS自适应算法》

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分别取α=0.5，γ=10，m=2，得到β为1，5，10，15时e（n）与u（n）的曲线，如图5所示，相应的u（n）最大值u（n）max如表1所示。根据图5可以看出，β取值越大，u（n）在误差值接近0附近的变化趋势越平缓。又由表1可知，当β≥5时，随着β取值逐渐增大，u（n）max受到的影响逐渐减小。但若β取值较大，会出现在误差值还较大时u（n）就开始减小的现象，将会降低算法的收敛速度。