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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算法，是在維納濾波理論上運用速下降法后的優化延伸，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計特征，“當前時刻”的權系數是通過“上一時刻”權系數再加上一個負均方誤差梯度的比例項求得。其具有計算復雜程度低、在信號為平穩信號的環境中收斂性好、其期望值無偏地收斂到維納解和利用有限精度實現算法時的平穩性等特性，使lms算法成為自適應算法中穩定性最好、應用最廣的算法。