最小均方演算法之實現Implementation of Least | 私立大學五星教授網

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，以類比所需理想濾波器的自 ...

2023年6月22日 — LMS算法是由Widrow和Hoff在1960年提出的，它的目标是最小化输出误差的均方值。LMS算法的更新规则简单，只需要计算输入向量与当前误差之间的乘积，然后对滤波 ...

2019年1月1日 — 1.LMS算法原理 LMS算法采用这个简单地梯度估值，可以得到其数学表示式，也即其权值迭代公式， 以下为其代码实现: W(:,k) = W(:,k-1) + 2*mu*en(k)*x;

2022年6月13日 — 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 ...

最小均方算法，简称LMS算法，是一种最陡下降算法的改进算法， 是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，最早是由Widrow 和Hoff 提出来的。 该算法不需要已知输入信号 ...

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2015年1月1日 — 自适应滤波器实质上就是一种能调节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 林伯彥 著作 — 本篇報告以實現最小均方演算法為主，並且將其應用在生醫信號中，來濾除. 心電信號中之電力線干擾。在閱讀此篇報告之前，建議先閱讀[3]中的內容，先了. 解其原理以及如何 ...

2020年8月4日 — 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 ...