1. 什么是LMS算法
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。感知器算法存在如下问题:不能推广到一般的前向网络中;函数不是线性可分时,得不出任何结果。而由美国斯坦福大学的Widrow和Hopf在研究自适应理论时提出的LMS算法,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. lms算法在哪门课中学到
有很多课呀,比如“现代信号处理”中就有很详细的介绍,这些课程基本上都属于信号处理的应用范畴。我现在研究的智能天线就是LMS算法很好的应用了,不过我现在对它的编程不是很了解,努力中。。。。
3. LMS算法的流程是什么,LMS算法的原理,均衡算法的发展趋势是什么
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。
4. 在LMS算法中,造成失调的原因是什么
步长,滤波器阶数都会造成影响。
5. LMS算法的介绍
LMS算法是指 Least mean square 算法的意思。
6. 什么是最小均方(LMS)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。感知器算法存在如下问题:不能推广到一般的前向网络中;函数不是线性可分时,得不出任何结果。而由美国斯坦福大学的Widrow和Hoff在研究自适应理论时提出的LMS算法,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。
LMS算法步骤:
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
b(n)为偏差
d(n)为期望输出
y(n)为实际输出
η为学习速率
n为迭代次数
2、初始化,赋给w(0)各一个较小的随机非零值,令n=0
3、对于一组输入样本x(n)和对应的期望输出d,计算
e(n)=d(n)-X^T(n)W(n)
W(n+1)=W(n)+ηX(n)e(n)
4、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。
7. 什么是LMS算法,全称是什么
1959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。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。
全称 Least mean square
8. 当满足什么条件时,MMSE估计即为LMS算法
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),使得通过CIR计算出的接收数据与实际数据的误差的均方和最小。
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我上个月刚做过基于块状导频信息的LTE物理层上行信道的频域信道估计以及信道均衡。
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符号间干扰,保证了子载波之间的正交性。并且信道为慢衰落信道,在一个OFDM符号内,可以认为保持不变。
均衡器接收到的信号可以表示为
y(t)=x(t)*h(t)+n(t)
y(t)为均衡器接收到的信号,h(t)为系统等效的冲击响应,x(t)为原始的输入信号,n(t)为系统中的噪声。
信道估计的任务就是在已知发送参考信息的情况下,对接受到的参考信息进行分析,选择合适的算法得到参考信息的信道冲击响应,即h(t),而数据信息的信道冲击响应则可以通过插值得到。
1) 最小二乘估计(LS)
该算法的目的是
有正交性原理,则可得LS估计
该估计为无偏估计,每估计一个新到衰落系数只需一次乘法,缺点是受噪声影响较大。
2) 线性最小均方误差估计(MMSE)
LMMSE估计属于统计估计,需要对信道的二阶统计量进行估计,利用信道相关性可以置信道噪声提高估计性能。以最小均方误差(MMSE)为准则,如下式:
为了降低计算的复杂度,一般将 用它的期望值 代替,信道性能不会产生明显恶化,则上式可变为
其中 为一个仅与调试的星座的大小有关的值, 为平均信噪比。
该算法的复杂度较高,随着X的改变, 须不断更新。
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不知道你的是物理模型和数据结构是什么样的,频域估计还是时域估计,基于导频信息还是盲信道估计?
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有点悲剧,Word里面的公式我不知道怎么插进来
9. 什么是归一化LMS算法
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,你还是看一下书吧~~~