最小均方（LMS）算法

资 源 简 介

最小均方（LMS）算法

详 情 说 明

最小均方（LMS）算法是一种广泛应用于信号处理和自适应系统中的迭代优化方法。它的核心目标是通过动态调整滤波器系数，使得系统输出与期望信号之间的均方误差达到最小。

LMS算法的运作基于梯度下降原理。每次迭代时，算法会根据当前的误差信号（期望信号与实际输出之差）来更新滤波器系数。这种更新是沿着误差函数的负梯度方向进行的，从而逐步降低均方误差。由于计算梯度时使用了误差信号的瞬时估计而非精确统计量，LMS算法具有计算简单的特点，适合实时处理。

该算法的关键参数是步长因子，它控制着系数更新的速度和稳定性。步长过大会导致振荡，而过小则会使收敛速度变慢。实际应用中需通过权衡收敛速度和稳态误差来选择合适的步长值。

LMS算法因其简单性和有效性，被广泛用于回声消除、信道均衡、系统辨识等领域。后续改进的归一化LMS（NLMS）等变体进一步提升了其性能。