LMS最小均方算法

最新推荐文章于 2025-03-08 07:06:54 发布
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本文详细介绍了LMS算法，包括其历史背景、工作原理和计算公式。LMS算法作为自适应滤波的标准算法，通过不断调整权重来逼近期望输出。文章还提供了LMS算法的MATLAB代码实现，帮助读者理解算法的迭代过程。

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LMS算法

一、LMS算法

全称 Least mean square 算法。中文是最小均方算法。

感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。感知器算法存在如下问题：不能推广到一般的前向网络中；函数不是线性可分时，得不出任何结果。而由美国斯坦福大学的Widrow和Hoff在研究自适应理论时提出的LMS算法，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。

均方差这个概念的公式如下所示： 

这里写图片描述 （1） 
上述公式中的R表示正确的预期结果，C表示当前计算结果。这个便是LMS算法中终止算法的核心公式。 
如何得到当前计算结果C的公式如下所示： 
这里写图片描述&nbs

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