Howtosignalprocessing
- Wie bedeutet die am wenigsten bedeutet quadratische Arbeit??
- Wie funktioniert der LMS -Algorithmus??
- Was ist mit dem geringsten quadratischen Filter gemeint?
- Wie funktioniert LMS -Filter??
Wie bedeutet die am wenigsten bedeutet quadratische Arbeit??
Die Methode mit der kleinsten Quadrate ist ein statistisches Verfahren, um die beste Passform für eine Reihe von Datenpunkten zu finden, indem die Summe der Offsets oder Residuen von Punkten aus der geplanten Kurve minimiert wird. Die Regression mit den kleinsten Quadraten wird verwendet, um das Verhalten abhängiger Variablen vorherzusagen.
Wie funktioniert der LMS -Algorithmus??
Der LMS -Algorithmus verwendet die Schätzungen des Gradientenvektors aus den verfügbaren Daten. LMS enthält ein iteratives Verfahren, das aufeinanderfolgende Korrekturen des Gewichtsvektors in Richtung des Negativs des Gradientenvektors vorführt, was schließlich zum minimalen mittleren quadratischen Fehler führt.
Was ist mit dem geringsten quadratischen Filter gemeint?
Die am wenigsten mittleren Quadrate (LMS) -Algorithmen sind eine Klasse von adaptiven Filter, mit denen ein gewünschtes Filter nachahmt, indem die Filterkoeffizienten gefunden werden, die sich auf die Erzeugung des kleinsten mittleren Quadrats des Fehlersignals beziehen (Differenz zwischen dem gewünschten und dem tatsächlichen Signal).
Wie funktioniert LMS -Filter??
LMS -Filter sind eine Klasse adaptiver Filter, die in der Lage sind, unbekannte Übertragungsfunktionen "zu lernen". LMS -Filter verwenden eine Gradient -Abstiegsmethode, bei der die Filterkoeffizienten basierend auf dem Instantane -Fehlersignal aktualisiert werden. Adaptive Filter werden häufig in Kommunikationssystemen, Equalizer und Rauschentfernung verwendet.
