Najmniej średnie zamieszanie algorytmu kwadratów z adaptacyjnym wzmocnieniem linii

1. Co to jest filtr adaptacyjny LMS?
2. Jakie są czynniki, które określają wydajność algorytmu adaptacyjnego?
3. Jak działa algorytm LMS?
4. Co jest znormalizowane LMS?

Co to jest filtr adaptacyjny LMS?

Najmniejsze średnie algorytmy kwadratu (LMS) to klasa filtra adaptacyjnego stosowanego do naśladowania pożądanego filtra poprzez znalezienie współczynników filtra, które odnoszą się do wytworzenia najmniejszego średniego kwadratu sygnału błędu (różnica między żądanym i rzeczywistym sygnałem).

Jakie są czynniki, które określają wydajność algorytmu adaptacyjnego?

Wydajność różnych algorytmów filtra adaptacyjnego są rozstrzygane na podstawie następujących czynników: (1) upływający czas i (2) średni błąd kwadratowy (MSE). Treść może podlegać prawom autorskim. Upływający czas i (2) średni błąd kwadratowy (MSE).

Jak działa algorytm LMS?

Algorytm LMS wykorzystuje szacunki wektora gradientu na podstawie dostępnych danych. LMS zawiera iteracyjną procedurę, która dokonuje kolejnych poprawek do wektora wagowego w kierunku ujemnego wektora gradientu, co ostatecznie prowadzi do minimalnego średniego błędu kwadratowego.

Co jest znormalizowane LMS?

Funkcje przetwarzania NLMS akceptują sygnały wejściowe wejściowe i odniesienia i generują sygnał wyjściowy filtra i błędu. Wewnętrzna struktura filtra adaptacyjnego NLMS. Funkcje działają na blokach danych, a każde wywołanie funkcji przetwarza przetwarzanie rozmiarów próbek przez filtr.