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资 源 简 介

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详 情 说 明

最小均方（LMS）算法是一种广泛使用的自适应滤波技术，主要用于信号处理中的系统识别、噪声消除等场景。它的核心思想是通过迭代方式调整滤波器系数，使得输出信号与期望信号之间的均方误差最小化。

LMS算法的实现基于梯度下降方法，每一步根据当前误差信号和输入信号的乘积来更新权重。这种方法的计算复杂度较低，适合实时处理，但收敛速度受步长参数影响较大。

在实际应用中，LMS算法常用于回声消除、信道均衡等场景。虽然存在收敛速度与稳态误差的权衡问题，但其简单高效的特点使其成为自适应滤波领域的经典算法之一。