Howtosignalprocessing
- Comment fonctionne le moins que le carré moyen?
- Comment fonctionne l'algorithme LMS?
- Que signifie le moins de filtre carré moyen?
- Comment fonctionne le filtre LMS?
Comment fonctionne le moins que le carré moyen?
La méthode des moindres carrés est une procédure statistique pour trouver le meilleur ajustement pour un ensemble de points de données en minimisant la somme des décalages ou des résidus de points de la courbe tracée. La régression des moindres carrés est utilisée pour prédire le comportement des variables dépendantes.
Comment fonctionne l'algorithme LMS?
L'algorithme LMS utilise les estimations du vecteur de gradient à partir des données disponibles. LMS intègre une procédure itérative qui fait des corrections successives au vecteur de poids dans le sens du négatif du vecteur de gradient qui conduit finalement à l'erreur quadratique moyenne.
Que signifie le moins de filtre carré moyen?
Les algorithmes de carrés les moins moyens (LMS) sont une classe de filtre adaptatif utilisé pour imiter un filtre souhaité en trouvant les coefficients de filtre qui se rapportent à la production du carré le moins moyen du signal d'erreur (différence entre le signal souhaité et le signal réel).
Comment fonctionne le filtre LMS?
Les filtres LMS sont une classe de filtres adaptatifs qui sont capables de "apprendre" une fonction de transfert inconnue. Les filtres LMS utilisent une méthode de descente de gradient dans laquelle les coefficients de filtre sont mis à jour en fonction du signal d'erreur instantané. Les filtres adaptatifs sont souvent utilisés dans les systèmes de communication, les égaliseurs et l'élimination du bruit.
