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滤波器是什么 |
LMS滤波器,滤波器阶数的影响
收敛速度慢(LMS 在LMS滤波器的权重向量更新公式中,X(n)X(n)X(n)是含有噪声的信号。当X(n)X(n)X(n)较大时,就会出现LMS算法。为了解决梯度噪声放大问题,可以使用归一化和LMS自适应滤波器。简介LMS自适应滤波器是基于最小均方(LeastMeanSquare)误差临界点的自适应滤波器埃利翁。 基本原理是不断调整滤波器的权重,使输出信号尽可能接近期望值。 LMS自适应算法分析及在数字滤波器设计中的应用自适应过程一般采用典型的LMS自适应算法,但当滤波器的输入信号是有色随机过程时,特别是当输入信号高度相关时,该原理是通过不断调整滤波器的权重来最小化滤波器的输出信号与期望信号之间的误差。 LMS滤波器可用于信号处理、通信系统、自适应控制等领域。 LMS滤波器的核心思想是基于误差 LMS在自适应滤波中的作用是更新滤波器的系数,使得目标信号(n)与滤波器输出信号(n)之间的误差为(n)=d。归一化LMS滤波器基于最小化干扰的原则。 麻麻表现
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标签: 滤波器阶数的影响
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