改进型的最小均方（LMS）算法 - MATLAB实现

改进型LMS算法及其MATLAB实现
最新推荐文章于 2024-09-24 21:16:22 发布
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本文介绍了改进型的最小均方（LMS）算法，用于提高自适应滤波器的稳定性和收敛速度。文章详细阐述了LMS算法的基本原理，并提出了一种基于输入信号能量加权的改进方法。通过MATLAB实现示例，展示了如何处理包含噪声的信号，以获得更好的滤波效果。

改进型的最小均方（LMS）算法 - MATLAB实现

最小均方（LMS）算法是一种常用的自适应滤波算法，其原理是通过不断迭代的方式使滤波器的权值逐步趋近于最优值。在实际应用中，我们需要对LMS算法进行改进以提高其稳定性和收敛速度。本文将介绍一种改进型的LMS算法，并给出其MATLAB实现代码。

一、LMS算法简介

在介绍改进型LMS算法之前，我们先来回顾一下最基本的LMS算法思想。

假设我们有一个信号s(n)s(n)s(n)，其中nn

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【优化算法】改进型的LMS算法【含Matlab源码 630期】
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03-25 1741
最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。因此理论上讲LMS算法的性能在同等条件下要优于维纳。
改进型的最小均方归一化（Normalized Least Mean Square，NLMS）算法 Matlab 实现
DevProZ的博客
09-13 392
NLMS 算法的基本原理是根据误差信号和输入信号的乘积来调整滤波器的权值。它将误差信号与输入信号的乘积作为递减因子，用于调整滤波器的权值。通过运行上述代码，你可以得到期望信号与输出信号的对比图以及滤波器权值的变化图。通过观察输出信号，你可以看到 NLMS 算法能够逐渐逼近期望信号，并实现滤除噪声的效果。，它接受输入信号、期望信号、滤波器阶数和步长作为参数，并返回滤波器的输出信号和权值。NLMS 算法是一种自适应滤波算法，用于估计系统的未知信号。我们将生成的输入信号作为输入，原始正弦信号作为期望信号，调用。
改进的LMS 算法
09-03
使用matlab仿真LMS改进的算法，学习LMS算法时仿真使用
改进的LMS算法-NLMS算法
持续更新
07-26 732
其中，h(n)表示第n次迭代时的滤波器系数，μ表示步长因子，e(n)表示误差信号，x(n)表示输入信号，δ为避免除零的正则化参数。
一种改进的自适应滤波LMS算法与仿真实现
weixin_44791120的博客
10-26 2254
所谓的自适应滤波，就是利用前一时刻以获得的滤波器参数的结果，自动的调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器实质上就是一种能调节其自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适用于实时处理。由于无法预先知道信号和噪声的特性或者它们是随时间变化的，仅仅用FIR和IIR两种具有固定滤波系数的滤波器无法实现最优滤波。在这种情况下，必须设计自适应滤波器，以跟踪信号和噪声的变化。
【优化算法】改进型的LMS算法-SVSLMS算法【含Matlab源码 632期】.zip
10-11
在提供的【优化算法】改进型的LMS算法-SVSLMS算法【含Matlab源码 632期】文件中，我们可以找到完整的Matlab代码实现，这使得研究者和工程师可以直接运行和测试算法，无需从头编写。通过阅读和理解这些源码，可以深入...
稳健可变功率分数最小均方算法RVP-FLMS及MATLAB实现
“一种稳健的可变功率分数最小均方算法RVP-FLMS附matlab代码”这一标题和描述所涉及的知识点属于信号处理领域中的自适应滤波技术，特别是基于最小均方（LMS）算法的改进型算法研究。该算法名为“稳健的可变功率分数...
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03-25 2511
最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。因此理论上讲LMS算法的性能在同等条件下要优于维纳。
【数字预失真DPD】两种基于(最小均方)LMS算法、使用递归预测误差方法(RPEM)算法自适应DPD设计Matlab&Simulink实现
最新发布
2401_87246029的博客
09-24 1171
摘要数字预失真 (DPD) 技术是无线通信系统中克服功率放大器非线性失真的一种有效方法。本文将重点介绍两种基于最小均方 (LMS) 算法的自适应DPD设计方法，并结合递归预测误差方法 (RPEM) 算法，使用 Matlab & Simulink 进行仿真实现。首先，我们将介绍DPD的基本原理和LMS算法，并分析两种基于LMS算法的DPD设计方法：基于记忆多项式 (MP) 模型和基于神经网络 (NN) 模型。
LMS自适应滤波器算法及其改进
追求。
05-09 7240
本文档做备份用，分为ppt和讲稿。 —— PPT 标黄字部分在讲稿中提及。 要点 1.自适应滤波器原理 2.LMS自适应滤波算法及代码体现 3.变步长LMS算法 自适应滤波器原理 自适应滤波是由滤波算法通过调整滤波器系数实现的。 自适应滤波器分为两部分：滤波结构、自适应算法 自适应滤波器的自适应 LMS自适应算法 LMS算法基于根据最小均方误差准则调整权矢量实现滤波的维纳滤波器提出。 具体流程： 确定参数 滤波器初始值初始化 算法运算过程： 滤波输出 误差信号 权矢量更新 滤波输出 本课程设计为F
改进的lms算法matlab博客,【优化】超详细的LMS算法的matlab实现
weixin_39611331的博客
03-28 1344
LMS自适应滤波算法是基于维纳滤波算法，在最陡梯度下降法的基础上形成的滤波算法，它用梯度矢量的估计值来代替其精确值，应用广泛。本文是自己在入门学习LMS算法时整理归纳所得，里面包含了自己在编程实现时的疑问及自我思考后的解答，如有不足，虚心请求请指正。LMS算法的理论基础LMS算法的损失函数(cost function)为： LMS算法的递推公式为： 注: μ为调整步长的常数，用于控制系统的稳定性...
LMS算法
淡定
03-21 5681
简介作为进一步精化权值的算法，全名最小均方法（least mean squares)，LMS训练法。 该方法可被看做对可能的权值空间进行随记梯度下降，使误差平方和E最小化。E指训练经验LMS定义： 对于每一个训练样例(b,Vtrain(b))(b,V_{train}(b)) 使用当前权值计算V^(b)\hat V(b) 对每个权值wiw_{i}如下更新 wi←wi+y(Vtrain(b)−V^(
最小均值和最小均方算法MATLAB实现
qq_39605374的博客
07-19 405
上述代码中，输入参数 x 是一个长度为 n 的信号向量，w 是窗口大小，snr 是信噪比。否则，计算周围 w 个邻居点的加权平均值，并将其作为输出值。上述代码中，输入参数 x 是一个长度为 n 的信号向量，w 是窗口大小。否则，计算周围 w 个邻居点的平均值，并将其作为输出值。这两种算法都可以在对信号进行降噪和滤波时发挥作用，本文将介绍如何使用 MATLAB 实现这两种算法。最小均值算法是一种基于统计学原理的滤波算法。它基于信号中每一个样本点周围的局部平均值，并将该平均值作为该样本点的估计值。
改进的LMS算法 - SVSLMS算法 Matlab实现
DevScribe的博客
09-10 260
在LMS算法中，权值的更新是基于误差信号和输入信号之间的相关性。然而，传统的LMS算法在存在非平稳信号的情况下表现不佳，因为它不能有效地处理变化的信号统计特性。为了解决这个问题，提出了改进的LMS算法，其中之一是SVSLMS（Selective Variable Step-Size LMS）算法。在每次迭代中，计算滤波输出和误差信号。最后，根据SVSLMS算法的更新规则，更新权值。首先，我们初始化权值向量、滤波输出和误差信号为零向量，长度与输入信号相同。最后，根据SVSLMS算法的更新规则，更新权值。
最小均方算法（LMS）的原理
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vvyu521的博客
07-26 8万+
LMS算法介绍 最小均方算法（Least Mean Square, LMS）是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法， 是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，早是由 Widrow 和 Hoff 提出来的。 该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一 时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。这种算法也被称为 Widrow-Hoff LMS 算法
LMS算法概述
wangxiuyinde的博客
07-29 6万+
一、最小均方算法（LMS）概述        1959年，Widrow和Hoff在对自适应线性元素的方案一模式识别进行研究时，提出了最小均方算法（简称LMS算法）。LMS算法是基于维纳滤波，然后借助于最速下降算法发展起来的。通过维纳滤波所求解的维纳解，必须在已知输入信号与期望信号的先验统计信息，以及再对输入信号的自相关矩阵进行求逆运算的情况下才能得以确定。因此，这个维纳解仅仅是理论上的一种最优解
【优化算法】改进型的LMS算法-NLMS算法【含Matlab源码 631期】
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03-25 2101
最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。因此理论上讲LMS算法的性能在同等条件下要优于维纳。
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