LMS​辨识参数

资 源 简 介

LMS​辨识参数

详 情 说 明

LMS（最小均方）算法是一种广泛应用于系统参数辨识的经典方法，尤其适用于已知模型结构但参数未知的情况。其核心思想是通过迭代计算，逐步调整参数估计值，使得模型输出与实际观测数据之间的均方误差最小。

在参数辨识过程中，LMS算法利用最小二乘法原理，通过梯度下降的方式优化参数。每次迭代都会根据当前误差调整参数，直至收敛到最优解。这种方法计算高效，适用于线性模型或可通过线性化处理的非线性模型。

经典最小二乘法（如RLS）是LMS的一种特例，但LMS的优势在于其在线学习能力，能够实时处理动态数据流。辨识结果可用于构建系统传递函数、状态方程等，为控制理论、信号处理等领域的模型验证提供关键参数。

当模型结构已知（如ARX、ARMAX等），LMS可有效辨识其系数；若结合正则化技术，还能应对过拟合问题，提升在噪声环境下的鲁棒性。