lms算法c语言（lms算法基本思想及原理）
摘要：
3、lms算法是什么?... 本篇目录：
LMS算法的算法
LMS（Least mean square）算法，即最小均方误差算法。lms算法由美国斯坦福大学的B Widrow和M E Hoff于1960年在研究自适应理论时提出，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。
全称 Least mean square 算法。中文是最小均方算法。感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。
LMS算法是首先通过期望信号与实际信号的误差，再通过最陡下降法，进行与误差成一定步长的迭代运算，从而使结果更趋近于最佳值。LMS算法的原理即使将E(e^2)视为e^2，简化了运算。
进一步的研究 工作涉及这种算法在非平稳、相关输入时的性能研究。当输入相关矩阵的特征值分散时，LMS算法的收敛性变差，研究的另一个方面在于如何解决步长大小与失调量之间的矛 盾。
通常采用基于梯度的算法，其中最小均方误差算法（即LMS算法）尤为常用。自适应算法可以用硬件(处理电路)或软件（程序控制）两种办法实现。前者依据算法的数学模型设计电路，后者则将算法的数学模型编制成程序并用计算机实现。
LMS算法与最陡下降法有何不同?
判断是否满足条件，若满足算法结束，若否n增加1，转入第3步继续执行。
由此可见LMS算法和RLS算法由于采用的最优准则不同，因此这两种算法在性能，复杂度等方面均有许多差别。
最常用的自适应算法有迫零算法，最陡下降算法，LMS算法，RLS算法以及各种盲均衡算法等。
最小均方算法，简称LMS算法，是一种最陡下降算法的改进算法， 是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，最早是由 Widrow 和 Hoff 提出来的。
这种算法称为最小均方算法或简称 LMS法。
lms算法是什么?
1、LMS（Least mean square）算法，即最小均方误差算法。lms算法由美国斯坦福大学的B Widrow和M E Hoff于1960年在研究自适应理论时提出，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。
2、最小均方算法，简称LMS算法，即least mean square。该算法广泛应用于自适应滤波算法中。
3、全称 Least mean square 算法。中文是最小均方算法。感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。
4、进一步的研究 工作涉及这种算法在非平稳、相关输入时的性能研究。当输入相关矩阵的特征值分散时，LMS算法的收敛性变差，研究的另一个方面在于如何解决步长大小与失调量之间的矛 盾。
5、LMS算法是首先通过期望信号与实际信号的误差，再通过最陡下降法，进行与误差成一定步长的迭代运算，从而使结果更趋近于最佳值。LMS算法的原理即使将E(e^2)视为e^2，简化了运算。
什么是最小均方算法
最小均方算法，简称LMS算法，即least mean square。
全称 Least mean square 算法。中文是最小均方算法。感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。
LMS（Least mean square）算法，即最小均方误差算法。lms算法由美国斯坦福大学的B Widrow和M E Hoff于1960年在研究自适应理论时提出，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。
年，Widrow和Hof提出的最小均方(LMS )算法对自适应技术的发展起了极 大的作用。由于LMS算法简单和易于实现，它至今仍被广泛应用。对LMS算法的性能 和改进算法已经做了相当多的研究，并且至今仍是一个重要的研究课题。
能实时求解自适应滤波器系数，其结果接近维纳－霍甫夫方程近似解。这种算法称为最小均方算法或简称 LMS法。
【最小均方差准则】就是均方误差最小准则。即选择一组时域采样值，采用最小均方误差算法（自适应算法的一种），以使均方误差最小，从而达到最优化设计。
LMS自适应算法分析及在数字滤波器设计中的应用
1、自适应滤波器 的一个简单的应用就是信号增强器，它被用来检测或增强淹没在宽度噪声中的窄带随机信号，如图2。它包括一个延迟单元Z-M和一个预估器。
2、LMS（Least mean square）算法，即最小均方误差算法。lms算法由美国斯坦福大学的B Widrow和M E Hoff于1960年在研究自适应理论时提出，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。
3、如果采用两者的各种级联组合，则可达到较全面的脉冲噪声抑制性能。由于非线性滤波器理论和算法的复杂性、多样性，形态滤波器至今尚未形成系统的设计方法。
4、自适应LMS算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法，在信号处理中得到广泛应用。
到此，以上就是小编对于lms算法基本思想及原理的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
