基本思想
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LMS算法的基本思想
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。 -
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SVM方法的基本思想
SVM方法的基本思想是：定义最优线性超平面，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理，通过非线性映射φ，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。svm 程序，即支持向量机代码。 -
本文提出的中值滤波的快速算法的基本思想
本文提出的中值滤波的快速算法的基本思想是：原始数据序列上中值滤波的滑窗在移动过程中，当前窗只要删除其最早的元素，加入窗后的新元素，即成为下一窗的内容。这个只是matlab里封装的算法代码
