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最小均方算法，简称LMS算法，是一种最陡下降算法的改进算法，是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，最早是由Widrow和Hoff提出来的。该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。其具有计算复杂程度低、在信号为平稳信号的环境中收敛性好、其期望值无偏地收敛到维纳解和利用有限精度实现算法时的平稳性等特性，使LMS算法成为自适应算法中稳定性最好、应用最广的算法。

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自适应均衡器的LMS算法实现及其仿真 :自适应均衡器已广泛应用于通信、雷达、声纳、控制和生物医学工程等许多领域,为克服多径衰落和信道失真 引起的码间干扰,实时跟踪移动通信信道的时变特性,笔者设计了一个基于LMS 算法的自适应线性均衡器,并通过改变步 长因子Δ来分析其收敛速度和均方误差特性....

📅 👤 lindor
LMS 均衡器 信道 仿真

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