正規化區塊式最小均方根演算法之步階增益範圍的探討 | 私立大學五星教授網

在統計學和信號處理中，最小均方誤差（英語：Minimum mean-square error，縮寫MMSE）估計是一種使均方誤差（MSE）最小化的估計函數，其通常被稱為最優估計。

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後的優化延伸，最早是由Widrow 和Hoff 提出來的。 該算法不需要已知輸入 ...

最小均方濾波器（Least Mean Square Filter，或LMS Filter）是一類可通過最小化誤差訊號（error signal）之均方值（mean square）而修正濾波器係數，以類比所需理想 ...

2016年7月23日 — 最小均方（Least Mean Squares, LMS）算法是一种在线学习和自适应滤波方法，广泛应用于信号处理、通信和控制系统等领域。它是由Widrow和Hoff在1960年提出 ...

2019年9月13日 — 均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量“平均误差”的一种较方便的方法。可以评价数据的变化程度。均方根误差是均方误差的算术平方根。 最小二 ...

論文摘要在許多適應濾波器演算法當中，我們最想要的一個理想的適應性濾波器就是可以同時擁有兩個優點: 在暫態的時候收斂速度很快，收斂之後的穩態誤差很小。本論文提出一個 ...

2019年4月17日 — MSE（Mean-Square Error），中文稱為均方誤差 · 是各測量值誤差的平方和取平均值的平方根（均方根誤差的平方） · 可以評價數據的變化程度 · 數學特性很好，使 ...

由 李雨樵 著作 · 2011 — 正規化區塊式最小均方根演算法之步階增益範圍的探討. An investigation on the step-size bound of the normalized block LMS algorithm. 李雨樵(Yu-Ciao Lee).