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lms算法
lms算法
是什么?
答:
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好坏,而最常用的指标就是均方...
自适应滤波方法——
LMS算法
答:
LMS算法的数学基础:
从N阶系统出发,设计的LMS滤波器通过误差反向传播,目标是基于最小均方误差原则,优化滤波器系数
。Wiener滤波器作为理论上的最优,但在实际中,LMS算法通过近似的梯度下降,逐步逼近这一理想状态。标准LMS算法的执行流程:初始化滤波器系数逐个处理输入,计算输出和误差基于误差和梯度更新系...
什么是
LMS算法
答:
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:不能推广到一般的前向网络中;函数不是线性可分时...
lms算法
在自适应滤波器中解决了什么问题?
答:
滤波过程:LMS算法接收输入信号x(n),通过滤波器将其转化为输出信号y(n)
。误差计算:接着,算法会计算出目标信号d(n)与y(n)之间的差距,误差e(n) = d(n) - y(n),这是衡量滤波器性能的关键指标。系数更新:最后,LMS算法根据误差e(n)的大小,按照一定的学习率调整滤波器系数w(n),以此实...
什么是
最小均方
(
LMS
)
算法
答:
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 b(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^T...
什么是
LMS算法
,全称是什么
答:
对
LMS算法
的性能 和改进算法已经做了相当多的研究,并且至今仍是一个重要的研究课题。进一步的研究 工作涉及这种算法在非平稳、相关输入时的性能研究。当输入相关矩阵的特征值分散时,LMS算法的收敛性变差,研究的另一个方面在于如何解决步长大小与失调量之间的矛 盾。全称 Least mean square ...
lms
学习
算法
的步骤
答:
1. 初始化权重 在开始
LMS算法
之前,需要对待求解的权重进行初始化。这通常设置为较小的随机值,以确保算法从相对中立的起点开始。例如,如果我们有一个包含三个权重的线性模型,那么我们可能会将初始权重设置为[0.1, 0.1, 0.1]。2. 计算误差 接下来,我们需要计算模型预测值与真实值之间的误差。在...
LMS
自适应滤波
算法
中要求的期望输出和滤波器的输入之间有什么区别,采 ...
答:
自适应滤波
算法
有几种应用类型,不同类型的目的、原理和手段不同,所以相对应的选取输入和期望信号也很不一样。 1.系统辨识:当我们想描述一个未知系统(如一组复杂的模拟电路),解析的算出系统的冲击响应或者系统函数是比较困难的。这时,我们就可以用未知系统的输入和输出训练自适应滤波器(未知系...
LMS算法
中求最优滤波器的输出序列yn=inf*ones(size(xn))有什么意义...
答:
LMS算法
中求最优滤波器的输出序列yn=inf*ones(size(xn))有什么意义,为什么要让yn变成与xn维数相同的无穷大矩阵?是要初始化吗?但是初始化为什么不直接ones还要让他无穷大呢?还有其... LMS算法中求最优滤波器的输出序列yn=inf*ones(size(xn))有什么意义,为什么要让yn变成与xn维数相同的无穷大矩阵?是要初始化...
波束成形自适应
算法
(
lms
)修改程序:通过sigmoid函数来控制步长因子变化...
视频时间 90:18
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