目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码


1.算法概述

LMS(Least Mean Square), 由 Widrow 和 Hoff 于1960年提出,也称Δ规则。该算法与感知器网络的学习算法在权值调整上都基于纠错学习规则,但 LMS 更易实现,因此得到广泛应用,成为自适应滤波的标准算法。

LMS滤波器是一类能够“学习”未知传递函数的自适应滤波器。 LMS 滤波器使用一种梯度下降法,其中滤波器系数根据瞬时误差信号更新。自适应滤波器常用于通信系统、均衡器和噪声去除。

LMS过滤器由两个组件组成,如下图所示。第一个组件是一个标准的横向或FIR滤波器。第二部分是系数更新机制。LMS滤波器有两个输入信号。“输入”输入FIR滤波器,而“参考输入”对

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