关于LMS算法的论文

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关于LMS算法的论文

详 情 说 明

LMS（最小均方）算法是一种经典的自适应滤波算法，广泛应用于信号处理和机器学习领域。该算法通过迭代调整滤波器系数，使得输出信号与期望信号之间的均方误差最小化。

在信号处理中，LMS算法常用于系统识别、噪声消除和信道均衡等场景。它的核心思想是利用瞬时误差的梯度估计来更新权重，具有计算简单、易于实现的优点。

从机器学习角度来看，LMS可以被视为随机梯度下降的一个特例，适用于线性回归问题。尽管相比现代深度学习算法较为简单，但LMS仍然是理解自适应系统的重要基础。

现有研究通常关注LMS算法的收敛性分析、步长参数选择、变体改进（如归一化LMS）以及在特定应用中的性能优化。这些理论研究为实际工程应用提供了重要指导。