基于加权零吸引因子最小均方算法(RZA-LMS),提出了一种应用于系统辨识的新型自适应滤波算法(ARZA-LMS)。RZA-LMS通过在标准LMS算法迭代过程中添加零吸引因子,促进了滤波器小权系数的收敛,从而在辨识稀疏系统时,加快了算法的整体收敛速度。但是RZA-LMS算法中的零吸引因子,选择了固定的e,过于武断,降低了算法的鲁棒性。通过在参数e 与误差信号e 之间建立非线性关系,使零吸引因子在最小化MSE更具有灵活性,提出了一种改进的RZA-LMS,提高了对系统辨识的收敛速度和稳定性。最后,计算机仿真验
