基本LMS

资 源 简 介

基本LMS

详 情 说 明

LMS（最小均方）算法是自适应信号处理中最基础且广泛应用的算法之一。它通过不断调整滤波器系数来最小化输出误差的均方值，具有实现简单、计算量小的特点。

该算法核心在于利用梯度下降法进行迭代更新：每次迭代时根据瞬时误差信号和输入向量的乘积来调整权系数。步长参数的选择尤为关键，过大会导致震荡，过小则收敛缓慢。

在MATLAB实现中通常包含三个关键步骤：初始化滤波器权向量、计算滤波输出和误差信号、更新权向量。其优势在于无需预先知道信号统计特性，适合实时处理场景。

典型应用场景包括回声消除、系统辨识、信道均衡等。实际使用时需注意噪声环境对收敛性的影响，以及稳态误差与收敛速度的权衡问题。变步长LMS是该算法的常见改进方向之一。