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.

LMS算法是指 Least mean square 算法的意思。全称 Least mean square 算法。是最小均方算法中文。感知器和自适应线zd性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在.

lms算法是指 least mean square 算法的意思。全称 least mean square 算法。是最小均方算法中文。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.

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.

归一化LMS算法请指教

lms算法你知道了吗？其实就是使误差的平方最小，可以参考清华的一本《现代信号处理》，归一化就是其中步长的选择符合一个公式， 公式我打不上去，你还是看一下书.

问了好几个问题都没人理，赶紧有人理下吧，好了给高分，谢谢啦！

最陡下降法在迭代过程中与输入信号无关，不具有有对输入信号统计特性变化的自适. 所以，最陡下降法不是自适应算法。而LMS算法中的u(n)和e(n)都是随机过程，得到的w.

这是两种不同的算法，MUSIC算法是多重信号分类算法，是经典的空间谱估计算法，通过将接受信号分成噪声子空间和信号子空间(这两子空间正交)达到超分辨谱估计..

MATLAB实现LMS学习算法，并用于求解以下问题： (1) 矩阵变换：x=Ay .

最低0.27元/天开通百度文库会员，可在文库查看完整内容> 原发布者：qq237105672 LMS算法function[yn,W,en]=LMS(xn,dn,M,mu,itr)%LMS(LeastMeanSqure)算法%输入.

谁帮我写点东西或者给我点资料。。。导师说不能抄。。可是我真不会写啊。.

自适应过程一般采用典型LMS自适应算法，但当滤波器的输入信号为有色随机过程时，特别是当输入信号为高度相关时，这种算法收敛速度要下降许多，这主要是因为输入.

lms6002d好像数据手册都是不公开的，你有数据手册吗？如果有，发我邮箱，keyboard660@163.com 我帮你敲个fpga的代码。

书上只是由MMSE推导出了LMS算法，这个问题实在想不出来 请帮忙解惑是。

MMSE估计就是最小均方误差估计，通过求得一个合适的信道冲击响应(CIR)，使. 部分算法如下(以下是基于单载波的)假设循环前缀已经消除了实践弥散信道带来的.

先说说谱减法，是通过付利叶变化在频域上实现操作，这就要求噪声和本真声音在频谱上有一定的区分度。LMS算法是一种自适应算法，它的利用价值就是，倘若本真和噪.

我的所有积分都送上了谢谢各位大虾！我要的是MATLAB和CCS两种不同的代.

自适应滤波器实际上是一种能够自动调整本身参数的特殊维纳滤波器，在设计时不需. 本章主要讨论的是基于维纳滤波器理论的最小均方(lms)算法，可以看到lms算法的.

你好，我现在在研究频域上的LMS算法，希望你能给予帮助

先对t离散化，然后FFT，再画个幅频和相频就可以了。 不过貌似你这个式子有点问题，randn产生1*1024的高斯噪声已经指定了s的维数了，所以t必须去1024个离散值，限.

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.

哪位高手知道什么是LSM算法？老是临时分配的任务，都没学过啊⊙﹏⊙b汗。

这是自适应滤波的东西，其实就是一种算法，lms算法就是最陡下降法的一种近似算法，具体就是用利用每次调权系数的瞬时值代替了原来的精确的梯度估计值，所以计算.

steepest descent method.&最小均方算法。1，、设置变量和参量： X(n)为输入向量，或称为训练样本 W(n)为权值向量 (随机信号，显然为随机过程) b(n)为偏差 d(n)为.

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。主要在增加很少运算量的情况下能够加速其收敛速度，这样在自适应均衡的时.

rt：给个链接也行

%LMS算法演示(matlab)%设置参数，N为采样个数，u为步长clear,clc;N=16;u=0.1；%设置迭代次数kk=250;%pha为随机噪声的平均功率rk=randn(1,k)/2；%%正态分布的随.

在实际应用时还需要有针对性的来设计。正如你说提问的，实际中不可能先得到期望的信号，如果能得到就没必要再滤波了。但是，如果把噪声或者干扰看做是期望信号，.