简单的LMS算法小

资 源 简 介

简单的LMS算法小

详 情 说 明

LMS算法（最小均方算法）是一种广泛应用于自适应滤波中的经典算法，特别适合于信号处理领域的实时系统。它的核心思想是通过迭代方式调整滤波器系数，使输出信号与期望信号之间的均方误差最小化。

在自适应预失真系统中，LMS算法能够动态调整预失真器的参数，以补偿功率放大器等非线性器件带来的失真。其工作原理主要包括以下几步：首先，系统会计算当前输出与期望信号的误差；然后根据误差信号和输入信号的乘积来更新滤波器权重；最后通过持续迭代使系统逐步收敛到最优解。

相比其他自适应算法，LMS实现简单且计算量小，适合硬件实现。但需要注意步长因子的选择——过大会导致震荡，过小则收敛速度慢。实际应用中常结合归一化处理（NLMS）来提升稳定性。