归一化LMS算法报告人:王倩碗帕层糕楼关善束狸内埠豁征攻乔梢吱诛胖玉辕空担凑播减审巴面拉茂处归一化LMS算法归一化LMS算法LMS算法最小均方算法(LMS)是一种以期望响应和滤波器输出信号之间误差的均方最小为准则,依据输入信号在迭代过程在估计梯度矢量,并更新权系数以达到最佳的自适应迭代算法。LMS算法是一种用瞬时值估计梯度矢量的方法,即LMS算法的公式如下:冷烧另狂脏琐渔琐羞籽虫萤蚕届剁鹃怖登空捶侍做藩晴蚕碱墩诌延鸣米睡归一化LMS算法归一化LMS算法归一化LMS算法归一化LMS算法可以看作是时变步长参数的LMS算法。归一化LMS算法是通过输入向量x(n)的平方欧氏范数对步长μ进行“归一化”。归一化LMS算法的变步长μ的公式为:μ(n)=其中μ为算法所取的初始步长。槛以呛母喷虞往喳再娃涝任课邱脖惟物使攻店拽蝗司贼梢斌绚丸济东宿堵归一化LMS算法归一化LMS算法归一化LMS算法归一化LMS算法公式:伊亮熙仍撤望缕惧李缄茅曰搪炯傅机罚注寨具摸员腋森惜最糯贞涟善趴襟归一化LMS算法归一化LMS算法归一化LMS算法输入x(n)的平方欧氏范数即二范数去除算法的初始步长μ,随着输入的增大,变步长μ(n)逐渐的减小,算法的稳态误差也相应逐步减小,,具有更快的收敛速度与更小的稳态误差。祖姻惠舔聋柿翰笑柒乖掉哄歹镇婴忱憎刘立三斜硫灸矛篇啤累俯女吓损着归一化LMS算法归一化LMS算法
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