最小均方（LMS）自适应算法

资 源 简 介

最小均方（LMS）自适应算法就是一中已期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小为准的，依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量，并更新权系数以达到最优的自适应迭代算法。LMS算法是一种梯度最速下降方法，其显着的特点是它的简单性。这算法不需要计算相应的相关函数，也不需要进行矩阵运算。

详 情 说 明

在这段文本中，最小均方（LMS）自适应算法是一种根据期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小为准的算法。它通过估计输入信号在迭代过程中的梯度矢量，并更新权系数，从而实现最优的自适应迭代算法。LMS算法是一种梯度最速下降方法，其显著的特点是它的简单性。除此之外，这个算法不需要计算相关函数，也不需要进行矩阵运算。在实际应用中，LMS算法已经被广泛使用，并取得了良好的效果。