最小平均平方和问题算法

资 源 简 介

最小平均平方和问题算法

详 情 说 明

最小平均平方和问题（LMS算法）是一种广泛应用的自适应滤波技术，由Widrow和Hoff于1959年提出。该算法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。

LMS算法的核心优势在于其计算简单，仅需当前输入信号和误差信号即可更新权重，非常适合实时处理场景。它通过梯度下降的策略，沿着误差曲面的负梯度方向逐步调整参数，最终收敛到最优解。

在信号处理领域，LMS算法常用于系统识别、噪声消除和信道均衡等任务。尽管收敛速度相对较慢，但其低计算复杂度和稳定性使其成为工程实践中的经典选择。