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  lms算法是什么?

  LMS(Least mean square)算法,即最小均方误差算法。lms算法由美国斯坦福大学的B Widrow和M E Hoff于1960年在研究自适应理论时提出,由于其容易实现而很快得到了广泛应用,成为自适应滤波的标准算法。在滤波器优化设计中,采用某种最小代价函数或者某个性能指标来衡量滤波器的...

  2024-07-21 网络 更多内容 594 ℃ 694
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  LMS算法的算法

  LMS算法步骤: 1,、设置变量和参量: X(n)为输入向量,或称为训练样本 W(n)为权值向量 e(n)为偏差 d(n)为期望输出 y(n)为实际输出 η为学习速率 n为迭代次数 2、初始化,赋给w(0)各一个较小的随机非零值,令n=0 3、对于一组输入样本x(n)和对应的期望输出d,计算 e(n)=d(n)X(n) W(n+1)=W(...

  2024-07-21 网络 更多内容 209 ℃ 807
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  什么是LMS算法?

  LMS算法步骤:1,、设置变量和参量:X(n)为输入向量,或称为训练样本W(n)为权值向量e(n)为偏差d(n)为期望输出y(n)为实际输出η为学习速率n为迭代次数2、初始化,赋给w(0)各一个较小的随机非零值,令n=03、对于一组输入样本x(n)和对应的期望输出d,计算e(n)=d(n)X(n)W(n+1)=W(n)+ηX...

  2024-07-21 网络 更多内容 656 ℃ 517
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  什么是LMS算法

  LMS算法是指 Least mean square 算法的意思。 全称 Least mean square 算法。是最小均方算法中文。 感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的,并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。感知器算法存在如下问题:不能推广到一般的...

  2024-07-21 网络 更多内容 181 ℃ 579
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  什么是LMS算法

  LMS算法步骤: 1,、设置变量和参量: X(n)为输入向量,或称为训练样本 W(n)为权值向量 e(n)为偏差 d(n)为期望输出 y(n)为实际输出 η为学习速率 n为迭代次数 2、初始化,赋给w(0)各一个较小的随机非零值,令n=0 3、对于一组输入样本x(n)和对应的期望输出d,计算 e(n)=d(n)X(n) W(n+1)=W(...

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  LMS算法的介绍

  LMS算法是指 Least mean square 算法的意思。

  2024-07-21 网络 更多内容 161 ℃ 798
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  matlab关于LMS算法的程序

  调试信息说明确xn标越界第循环 xn=xn(5:1) %xn1*5double阵(或者叫行向量)第二循环 k=6 M=5 xn=xn(6:1:2) %注意xn标取值15 解释执行xn=xn(6)机器知办于错……

  2024-07-21 网络 更多内容 970 ℃ 290
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  LMS算法的流程是什么,LMS算法的原理,均衡算法的发展趋势是什么

  LMS算法是首先通过期望信号与实际信号的误差,再通过最陡下降法,进行与误差成一定步长的迭代运算,从而使结果更趋近于最佳值。LMS算法的原理即使将E(e^2)视为e^2,简化了运算。

  2024-07-21 网络 更多内容 740 ℃ 199
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  MATLAB实现LMS学习算法

  clc; clear all; load msesample; n1=length(x1); n2=length(x2); x=[x1;x2]; e=ones(length(x),1); y=[e x]; b=e; %b=rand(length(x),1); yita=1; eps=0.01; yy=inv(y'*y)*y'; result=yy*b; for i=n2:length(x) y(i,:)=y(i,:).*(1); end a=[1;2;1]; an=zeros(3,100); an(:,1)=a; flat=zeros(length(x),1); n=1; while(n<=100)...

  2024-07-21 网络 更多内容 198 ℃ 918
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  LMS算法与最陡下降法有何不同?

  最陡下降法在迭代过程中与输入信号无关,不具有有对输入信号统计特性变化的自适应性,最陡下降法的互相关向量P和自相关矩阵R都是确定量,所以根据最陡下降法迭代式所得到的权向量w(n)也是确定的向量序列。所以,最陡下降法不是自适应算法。 而LMS算法中的u(n)和e(n)都是随机过...

  2024-07-21 网络 更多内容 922 ℃ 99