摘要:提出了一种新的变步长最小均方(least-mean-square, LMS)自适应谐波检测算法,并将其应用于有源电力滤波器中.以一种时变步 …elec.wanfangdata.com.cn|基于9个网页 2. 最小均方演算法 4.2.1最小均方演算法(Least-Mean-Square , LMS) 27 4.2.2递回最小平方演算法(Recursive-Least-Square , RLS) 30 ...
回声消除原理、算法-LMS(Least Mean Square) 回声消除是语音通信前端处理中的一种重要技术,产生的原因是:在实时音视频通话中,扬声器播放的声音有再次录进了麦克风去。 在即时通讯应用中,需要进行双方,或是多方的实时语音交流,在要求较高的场合,通常都是采用外置音箱放音,这样必然会产生回音,即一方说话后,通过对方的...
LMS(Least Mean Square)算法是一种自适应滤波算法,广泛应用于信号处理、通信系统、自适应控制等领域。LMS算法的核心思想是通过调整滤波器的权值,使得滤波器输出的误差信号的平方和达到最小,从而实现滤波器的自适应调整。 1.假设我们有一个滤波器,滤波器的输入为输入信号x(n),输出为滤波器的输出信号y(n)。我们将...
Least Mean Square Adaptive Filter reference design consists of two main functional blocks - a FIR filter and the LMS algorithm
LMS(Least Mean Square)算法是一种自适应滤波算法,它通过不断调整滤波器的权值,使得滤波器的输出信号与期望信号之间的误差最小。LMS算法是一种迭代算法,它根据当前的误差来更新滤波器的权值,从而不断优化滤波器的性能。 LMS杂波抑制算法的原理是基于最小均方误差准则,即通过调整滤波器的权值,使得滤波器的输出信号与...
最小均方算法(Least Mean Square, LMS)是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法。该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征,“当前时刻”的权系数是通过“上一 时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。 算法思想: 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候就可以...
LMS(Least Mean Square),最小均方算法,是一种自适应滤波算法,最早由Widrow和Hoff提出,此算法不需要已知输入信号和期望信号,当前时刻的权重是通过上一个时刻的权重加上负均方误差梯度的比例得到的。权重公式: β为学习率,或者称为收敛步长,恰当的学习率可以使结果更趋近于真实。▽k是目标函数的梯度。
网络最小均方差 网络释义 1. 最小均方差 什么意思_英语least_mean... ...LMS Least Mean Square最小均方差Least mean square regulation 最小二乘方规整 ... dict.youdao.com|基于2个网页
LMS训练法是一种常用于机器学习中的优化算法,其全称为"Least Mean Square"训练法。该方法主要用于解决回归问题,通过对权重进行迭代调整,使模型的预测结果与实际值之间的误差最小化。 LMS训练法的基本原理是在训练过程中,通过不断调整权重,使得模型的预测值与实际值之间的误差不断减小。具体而言,LMS训练法会根据当前...
本文将介绍一种常用的语音降噪算法——最小均方(Least Mean Square,LMS)算法。 LMS LMS算法是一种自适应滤波算法,通过不断修正滤波器的权重来逐步逼近最优解。在语音降噪中,LMS算法通过对噪声进行建模并利用已知的语音信号和含噪声的输入信号进行训练,最终得到一个能降低噪声的滤波器。 LMS算法的基本原理如下:1....