最小均方算法

资 源 简 介

最小均方算法

详 情 说 明

最小均方算法（LMS）是由Widrow提出的经典自适应滤波算法，其核心思想是通过迭代方式调整权值，使输出误差的均方值最小化。与感知器算法相比，LMS具备两大优势：一是可应用于非线性系统，二是无需依赖线性可分条件。

LMS算法的运作机制基于梯度下降原理。每次迭代时，系统会根据当前输入信号和期望输出的误差，动态调整权值向量。调整幅度由学习率控制，过大会导致震荡，过小则收敛缓慢。这种特性使其在信号处理、系统辨识等领域广泛应用。

值得注意的是，标准LMS算法存在收敛速度与稳态误差的矛盾，后续衍生出归一化LMS等改进版本。算法的数学本质是通过代价函数（通常为误差平方）的梯度信息，逐步逼近最优权值解，这种思路也影响了现代机器学习中的随机梯度下降法。