自适应信号处理（牛顿法，最速下降法，LMS算法）

最新推荐文章于 2025-10-13 15:28:49 发布
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#算法

本文介绍了自适应信号处理中的三种算法：牛顿法、最速下降法和LMS算法。牛顿法尽管理论分析上有优势，但在实际应用中由于噪声和相关矩阵的估计误差而不常用。最速下降法则遵循梯度下降方向，更易于操作。LMS算法是其简化版，已被证明收敛。内容包括算法原理、权值更新公式和性能分析。

教材：Bernard Widrow等著的自适应信号处理
牛顿法：(一步迭代，不符合实际，但对理论分析大有裨益)
最重要的是相关矩阵，以及从普通坐标系到平移坐标系最后到主轴坐标系的过渡。
理清楚什么是学习曲线，性能曲面，以及最重要的权值更新公式！然后推导性能，计算步长取值。
W(K+1) = W(K)- μ×

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最速下降法牛顿法matlab实现
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