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- 自适应算法所采用的最优准则有最小均方误差(LMS)准则,最小二乘(LS)准则、最大信噪比准则和统计检测准则等,其中最小均方误差(LMS)准则和最小二乘(LS)准则是目前最为流行的自适应算法准则。x(n)代表n时刻的输入信号,y(n)代表n时刻的输出信号,d(n)代表n时刻的希望信号,通过希望信号与输出信号之差e(n)来自动调节自适应滤波器的参数,使下一时刻的输出y(n+1)能够更加接近希望信号。利用最速下降算法,沿着性能曲面最速下降方向(负梯度方向)调整滤波器强权向量,搜索性能曲面的最小点,计算权向量的迭代公式为μ为步长因子在最速下降算法中,为获得系统的最佳维纳解,需要知道输入信号和希望信号的相关信息,当希望信号未知时,就无法确定它们的相关特性,必须对梯度向量进行估计。LMS自适应算法直接利用瞬态均方误差对瞬时抽头向量求梯度可得,LMS自适应滤波算法权向量更新方程为:由此可得传统LMS自适应滤波算法流程如下:
lms算法在自适应滤波器中解决了什么问题
2020-01-02 22:45:10