LMS算法中的问题

目录 1.自适应滤波器简介 2.自适应滤波噪声抵消原理 3.LMS算法原理 4.matlab实现 4.1.LMSfliter() 4.2.LMSmain() 5.结果分析 1.自适应滤波器简介 自适应滤波,就是利用前一时刻以获得的滤波器参数的结果,自动的调节现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波.自适应滤波器实质上就是一种能调节自身传输特性以达到最优的维纳滤波器.自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识,计算量小,特别适用于实时处理.维纳滤波器参数是固

LMS在语音增强中具备广泛的应用,是最为常见的算法之一,该算法也是很多更为复杂算法的理论基础或 组成部分,例如阵列语音增强中的重要方法--GSC(广义旁瓣抵消).LMS算法由最初的版本延伸出来许多变种结构,例如归一化LMS,变步长LMS等等.这些都是对LMS的迭代部分进行了一定的优化所得. 最近又看起了GSC的实现,以前写的程序又重新看了一遍,差不多又巩固了一遍,希望以后自己能够不要忘记了····我这个破记性,有时候真是很无奈! 首先是理论部分推导,在此不详述,简要给出流程: 自适应线性组合器及

一.感知器算法和LMS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. 二.算法流程 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 e(n)为偏差 d(n)

前言 姚天任.孙洪的<现代数字信号处理>第三章自适应滤波中关于LMS算法的学习,全文包括: 1.      自适应滤波器简介 2.      自适应干扰抵消原理 3.      自适应滤波原理 4.      最小均方(LMS)算法 5.      Matlab实现 内容为自己读书记录,本人知识有限,若有错误之处,还请各位指出! 一.自适应滤波器简介 自适应滤波器由参数可调的数字滤波器和自适应算法两部分组成.如图所示. 输入信号x(n) 通过参数可调数字滤波器后产生输出信号 y(n),将其与期

在众多的分布式一致性算法中,经常需要通过节点的数量满足某种规则来保证算法的正确性,比如Paxos算法,依赖一个”多数派“ 节点的工作的正确性.这类算法的共同目标是容许尽量多的节点失败但又不影响算法的正确性”. 这类问题本质上都抽象为数学上集合之间的逻辑关系,下面我们便从集合的性质入手讨论,为此先引入两个问题: 假设N为一非空结合,n为集合的元素数,M1,M2,...,Mm为N的m个子集,其元素数分别为n1,n2,...,nm,则: 求得M1∩M2∩...∩Mn≠Φ的条件 求得M1∩M2∩...∩

"基于用户的协同过滤算法"是推荐算法的一种,这类算法强调的是:把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你. 要实现该推荐算法,就需要计算和你有交集的用户,这就要用到物品到用户的反查表. 先举个例子说明下反查表:甲喜欢的物品有:A.B.C:乙喜欢的物品有:B.E.F:丙喜欢的物品有:A.J.K:而你喜欢的物品是:A.J.M.反查表就是喜欢A物品的有你.甲.丙,喜欢J物品的有你.丙,喜欢M物品的只有你,这就是和你喜欢的物品有联系的用户.有了这个反查表,我们就可以看出和你有关系的用户只有甲和

在一个Buddy System算法中,堆管理者只分配特定大小的内存块,成为permitted size.针对每个permitted size,都有一个空闲链表来维护. 一般这些大小会选择2的幂次方,或者斐波那契数列.因为这样会方便地将除最小的那个数之外的其它数都分为两个permitted size之和. 当负责分配内存的堆管理者接受到请求s大小的内存请求时,会讲s对齐到一个permitted size.然后从那个permitted size的空闲链表中分配一块内存给他.如果没有在那个空闲链表中找

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价

做过图像识别.机器学习或者信息检索相关研究的人都知道,论文的实验部分都要和别人的算法比一比.可怎么比,人多嘴杂,我说我的方法好,你说你的方法好,各做各的总是不行--没规矩不成方圆.于是慢慢的大家就形成了一种约定,用ROC曲线和PR曲线来衡量算法的优劣.关于ROC曲线和PR曲线的详细介绍可参考资料: ROC Analysis and the ROC Convex Hull Tom Fawcett,An introduction to ROC analysis Jesse Davis,Mark Go