lms算法来源

资 源 简 介

lms算法来源

详 情 说 明

LMS（Least Mean Squares）算法是现代信号处理领域最具影响力的自适应算法之一，其核心思想源于20世纪中叶的两个重要理论框架。

该算法最早由斯坦福大学的Bernard Widrow和Ted Hoff在1960年提出，最初被应用于他们发明的ADALINE（自适应线性神经元）神经网络中。从理论渊源上看，LMS算法实质上是随机梯度下降法在维纳滤波问题中的具体应用。它通过迭代方式逼近维纳-霍夫方程的解，但避免了直接计算自相关矩阵和互相关向量的复杂运算。

值得注意的是，LMS算法与卡尔曼滤波理论存在深层次联系，两者都致力于解决动态系统中的最优估计问题。但相比卡尔曼滤波，LMS算法的显著优势在于其计算简单性和对时变系统的适应能力，这使得它在实时信号处理领域获得了广泛应用，如回声消除、信道均衡和系统辨识等场景。