LMS算法

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)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(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。

时间: 2024-11-07 14:12:06

LMS算法的相关文章

LMS算法去噪

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

LMS算法自适应滤波器

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算法中的问题

1. LMS算法主要是一个相关度的问题 2.LMS算法的执行过程是怎样的 3.步进对算法有怎样的影响 步长大,则收敛快,但失调大:步长小,则失调小,但收敛慢. 在算法初始阶段应该采用较大的u值,加快收敛:当算法收敛后,再采用较小的u值提高收敛后的稳定性. 4.线性均方误差准则(LMS)与最小均方误差算法(LMS)是不同的,LMS算法是根据线性均方误差准则设计的一种算法. 5.看到有人提到step的处理是用移位,但是具体还要再研究下.

Adline网络的LMS算法与梯度下降

LMS算法,即为最小均方差,求的是误差的平方和最小. 利用梯度下降,所谓的梯度下降,本质上就是利用导数的性质来求极值点的位置,导数在这个的附近,一边是大于零,一边又是小于零的,如此而已... 而这个里,导数的正负性,是依靠误差的正负来决定的,懒得多说,大致如图:

基于LMS算法的自适应滤波

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

【CS229笔记一】监督学习,线性回归,LMS算法,正态方程,概率解释和局部加权线性回归

监督学习 对于一个房价预测系统,给出房间的面积和价格,以面积和价格作坐标轴,绘出各个点. 定义符号: \(x_{(i)}\)表示一个输入特征\(x\). \(y_{(i)}\)表示一个输出目标\(y\). \((x_{(i)},y_{(i)})\)表示一个训练样本. \(\left\{(x_{(i)},y_{(i)});i=1,\dots,m\right\}\)代表m个样本,也称为训练集. 上标\((i)\)代表样本在训练集中的索引. \(\mathcal{X}\)代表输入值的空间,\(\mat

Python实现最小均方算法(lms)

lms算法跟Rosenblatt感知器相比,主要区别就是权值修正方法不一样.lms采用的是批量修正算法,Rosenblatt感知器使用的 是单样本修正算法.两种算法都是单层感知器,也只适用于线性可分的情况. 详细代码及说明如下: '''    算法:最小均方算法(lms)    均方误差:样本预测输出值与实际输出值之差平方的期望值,记为MES    设:observed 为样本真值,predicted为样本预测值,则计算公式:    (转换为容易书写的方式,非数学标准写法,因为数学符号在这里不好

自适应滤波:最小均方误差滤波器(LMS、NLMS)

作者:桂. 时间:2017-04-02  08:08:31 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6658203.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记08] 前言 西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版第五.六章:最小均方自适应滤波器(LMS,Least Mean Square)以及归一化最小均方自适应滤波器(NLMS,Normalized Least Mean Square).全文包括: 1)LMS与维纳滤波器(Wiener F

LMS、NLMS最优步长理论分析与Speex回声消除可能的改进想法

一.回声消除算法模型 先来分析下自适应回声消除的主要组成部分,大体上可以把回声消除模型分为两个部分 横向滤波器结构 滤波器系数自适应与步长控制 横向滤波器用脉冲响应w(n)[有的地方也称为回声路径]与远端说话者信号u(n)卷积得到回声估计,并用y(n)表示该估计.麦克风输出信号做为期望响应d(n),从期望响应d(n)中减去滤波器的”合成回声”,得到误差信号e(n).通过不断的调整滤波器系数w(n)使误差信号的均方值最小化,其结果就是:误差信号为本地语音提供了一个近似的估计.这就是为什么这样的结构