LMS算法的基本思想

资 源 简 介

若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度，那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程，其中一个主要的方法是归一化LMS算法（NLMS算法），变步长 的更新公式可写成W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n）=w（n）+ （3.1）式中， = e（n）x（n）表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目的，必须合适的选择变步长 的值，一个可能策略是尽可能多地减少瞬时平方误差，用瞬时平方误差作为均方误差的MSE简单估计，这也是LMS算法的基本思想。

详 情 说 明

在原文中，如果不希望使用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度，我们可以采用变步长方法来缩短其自适应收敛过程。其中一个主要的方法是归一化LMS算法（NLMS算法）。变步长的更新公式可以写成W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n）=w（n）+ （3.1）式。这里，= e（n）x（n）表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目的，我们必须适当地选择变步长的值。一个可能的策略是尽可能多地减少瞬时平方误差，并将瞬时平方误差用作均方误差的简单估计（MSE），这也是LMS算法的基本思想。然而，我们也需要注意到，在选择合适的变步长值时，需要综合考虑其他因素，如算法的稳定性和收敛性。