LMS 自适应滤波器
1.1 LMS 算法过程
LMS 算法是线性自适应滤波算法，它包含两个基本过程：
1）滤波过程
包括：（a）计算线性滤波器输出对输入信号的响应；
（b）通过比较输出结果与期望响应产生估计误差。
2）自适应过程
根据估计误差自动调整滤波器参数。
1.2 LMS 算法基本步骤
LMS 算法的基本步骤：
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
b(n)为偏差
d(n)为期望输出
y(n)为实际输出
u 为步长因子
n 为迭代次数
2、初始化，赋给 w(0)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(n)，计算
e(n)=d(n)-x(n)w(n)
w(n+1)=w(n)+ux(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。
1.3 LMS 算法原理
LMS(最小均方误差)算法是基于梯度的算法，应用准则是均方误差函数
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