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最小均方（LMS）自适应算法就是一中已期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小为准的，依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量，并更新权系数以达到最优的自适应迭代算法。LMS算法是一种梯度最速下降方法，其显著的特点是它的简单性。这算法不需要计算相应的相关函数，也不需要进行矩阵运算。...
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在理想情况下采用非可靠度导向的顺序扫描法或菱形算法等相位展开的基本方法可以正确展开相位，这些算法具有最简单的和确定的扫描路径，如果测量过程中噪音较大或本身有些地方不满足采样定理，采用非可靠度导向方法展开会出现错误。可靠度导向的相位展开方法可以绕开二维相位场中的无效点，在某 种程度上将误差降到最小。...
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