变步长LMS算法的部分主要程序代码

以下是一个简单的变步长LMS算法的部分主要程序代码，供参考：

def variable_step_size_lms(x, d, mu0, beta, eps, N):
    # 初始化权重
    w = np.zeros(len(x))
    # 初始化步长
    mu = mu0
    # 初始化误差
    e = np.zeros(len(x))
    # 初始化误差平方和
    E = np.zeros(N)
    
    for n in range(N):
        # 计算预测值
        y = np.dot(w, x)
        # 计算误差
        e[n] = d[n] - y
        # 计算误差平方和
        E[n] = np.sum(e[:n+1]**2)
        # 计算步长
        mu = mu0 / (1 + beta*E[n])
        # 更新权重
        w = w + mu*e[n]*x
        
        # 如果误差平方和小于阈值，则停止迭代
        if E[n] < eps:
            break
            
    return w, E[:n+1]

其中，`x`表示输入信号，`d`表示期望输出，`mu0`表示初始步长，`beta`表示步长的衰减系数，`eps`表示误差平方和的阈值，`N`表示最大迭代次数。函数返回估计的权重向量和误差平方和。

相关问题

变步长lms算法的部分主要程序代码

以下是一个简单的变步长LMS算法的部分主要程序代码，供参考：

def variable_step_size_lms(x, d, mu0, beta, eps, N):
    # 初始化权重
    w = np.zeros(len(x))
    # 初始化步长
    mu = mu0
    # 初始化误差
    e = np.zeros(len(x))
    # 初始化误差平方和
    E = np.zeros(N)
    
    for n in range(N):
        # 计算预测值
        y = np.dot(w, x)
        # 计算误差
        e[n] = d[n] - y
        # 计算误差平方和
        E[n] = np.sum(e[:n+1]**2)
        # 计算步长
        mu = mu0 / (1 + beta*E[n])
        # 更新权重
        w = w + mu*e[n]*x
        
        # 如果误差平方和小于阈值，则停止迭代
        if E[n] < eps:
            break
            
    return w, E[:n+1]

其中，`x`表示输入信号，`d`表示期望输出，`mu0`表示初始步长，`beta`表示步长的衰减系数，`eps`表示误差平方和的阈值，`N`表示最大迭代次数。函数返回估计的权重向量和误差平方和。