Адаптивен LMS филтър
Филтърът със средно квадратични грешки (LMS) е алгоритъм за адаптивна обработка на сигнали, който непрекъснато актуализира коефициентите на филтъра, за да минимизира квадратичната грешка между изхода на филтъра и желания сигнал. Въведен от Бърнард Уидроу и Марсиан Хоф през 1960 г., LMS алгоритъмът е една от най-широко използваните техники за адаптивно филтриране поради своята простота, ниска изчислителна сложност и способност да проследява променящи се във времето сигнали.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Least Mean Squares Adaptive Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/signal-processing/adaptive-lms-filter
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Проектиране на FIR филтриОбработка на сигнали↔ сравняване
- Проектиране на IIR филтриОбработка на сигнали↔ сравняване
- Филтър на Калман за проследяване на сигналиОбработка на сигнали↔ сравняване
- Филтър на ВинерОбработка на сигнали↔ сравняване
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →