?? LMS算法技術(shù)資料

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最小均方算法，簡稱LMS算法，是一種最陡下降算法的改進(jìn)算法，是在維納濾波理論上運(yùn)用速下降法后的優(yōu)化延伸，最早是由Widrow和Hoff提出來的。該算法不需要已知輸入信號和期望信號的統(tǒng)計(jì)特征，“當(dāng)前時(shí)刻”的權(quán)系數(shù)是通過“上一時(shí)刻”權(quán)系數(shù)再加上一個(gè)負(fù)均方誤差梯度的比例項(xiàng)求得。其具有計(jì)算復(fù)雜程度低、在信號為平穩(wěn)信號的環(huán)境中收斂性好、其期望值無偏地收斂到維納解和利用有限精度實(shí)現(xiàn)算法時(shí)的平穩(wěn)性等特性，使LMS算法成為自適應(yīng)算法中穩(wěn)定性最好、應(yīng)用最廣的算法。

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考慮一個(gè)線性自適應(yīng)均衡器的原理方框圖如《現(xiàn)代數(shù)字信號處理導(dǎo)論》p.275自適應(yīng)均衡器應(yīng)用示意圖。用LMS算法實(shí)現(xiàn)這個(gè)自適應(yīng)均衡器，畫出一次實(shí)驗(yàn)的誤差平方的收斂曲線，給出最后設(shè)計(jì)濾波器系數(shù)。一次實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練序列長度為500。進(jìn)行20次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)，畫出誤差平方的收斂曲線。給出3個(gè)步長值的比較。...

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考慮一個(gè)線性自適應(yīng)均衡器的原理方框圖如《現(xiàn)代數(shù)字信號處理導(dǎo)論》p.275自適應(yīng)均衡器應(yīng)用示意圖。用LMS算法實(shí)現(xiàn)這個(gè)自適應(yīng)均衡器，畫出一次實(shí)驗(yàn)的誤差平方的收斂曲線，給出最后設(shè)計(jì)濾波器系數(shù)。一次實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練序列長度為500。進(jìn)行20次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)，畫出誤差平方的收斂曲線。給出3個(gè)步長值的比較。...

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