lms算法是什么?
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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误差,也把这种衡量滤波器好坏的方法叫做均方误差准则。lms算法的特点
根据小均方误差准则以及均方误差曲面,自然的我们会想到沿每一时刻均方误差 的陡下降在权向量面上的投影方向更新,也就是通过目标函数的反梯度向量来反 复迭代更新。由于均方误差性能曲面只有一个唯一的极小值,只要收敛步长选择恰当, 不管初始权向量在哪,后都可以收敛到误差曲面的小点,或者是在它的一个邻域内。
绿知洲
2024-11-13 广告
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