最小平均二乗（LMS）/ NLMSフィルターのパフォーマンスを改善するには？

正規化最小二乗（NLMS）フィルターの計算パフォーマンスを向上させる方法はありますか？マルチディレイブロック周波数領域（MDF）フィルターはこれを行うために提案されていますが、サンプルごとではなくブロックごとに推定インパルス応答を更新するだけなので、収束速度と精度も低下します。他の方法はありますか？

角を切ることなく「標準」のNLMSアルゴリズムを実装したい場合、大幅に効率的な構造を見つけることはおそらくないでしょう。LMSフィルタリングのブロック形式は、高速畳み込み手法（オーバーラップ保存やオーバーラップ追加など）を使用してプロセスのその部分を高速化することを目的としています。ただし、既に述べたように、フィルターはブロックごとにのみ更新されます。これは、高速たたみ込み手法を使用するにはフィルターがブロック全体で一定でなければならないためです。

NLMSの非常に再帰的な性質により、サンプルごとの更新特性を維持する場合は制限されます。フィルタリングアクションは非再帰的ですが、時点Nのフィルター係数は時点N-1の係数の関数であるため、並列処理またはブロック指向の計算を使用してプロセスを高速化する能力が制限されます。ほとんどの場合と同様に、無料のランチはありません。純粋なNLMSが必要な場合は、それを実装するのが最善です。