Verwirrung der medizinischen Quadrate Algorithmus mit adaptiver Linienverbesserung

1. Was ist LMS -adaptiver Filter?
2. Was sind die Faktoren, die die Leistung eines adaptiven Algorithmus bestimmen??
3. Wie funktioniert der LMS -Algorithmus??
4. Was ist normalisiertes LMS?

Was ist LMS -adaptiver Filter?

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).

Was sind die Faktoren, die die Leistung eines adaptiven Algorithmus bestimmen??

Die Leistung verschiedener adaptiver Filteralgorithmen wird basierend auf den folgenden Faktoren entschieden: (1) Verstrichenzeit und (2) mittlerer quadratischer Fehler (MSE). Inhalt kann urheberrechtlich geschützt sein. Verstrichene Zeit und (2) mittlerer quadratischer Fehler (MSE).

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 normalisiertes LMS?

Die NLMS -Verarbeitungsfunktionen akzeptieren die Eingangs- und Referenz -Eingangssignale und generieren das Filterausgang und das Fehlersignal. Interne Struktur des adaptiven NLMS -Filters. Die Funktionen arbeiten auf Datenblöcken und jeder Aufruf in die Funktionsprozesse blockieren Proben über den Filter.