Adaptivní filtr LMS
Filtr typu Least Mean Squares (LMS) je algoritmus adaptivního zpracování signálů, který průběžně aktualizuje koeficienty filtru s cílem minimalizovat střední kvadratickou chybu mezi výstupem filtru a požadovaným signálem. Algoritmus LMS, představený Bernardem Widrowem a Marcianem Hoffem v roce 1960, je jednou z nejrozšířenějších technik adaptivního filtrování díky své jednoduchosti, nízkým výpočetním nákladům a schopnosti sledovat časově proměnné signály.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Least Mean Squares Adaptive Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/signal-processing/adaptive-lms-filter
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Návrh FIR filtrůZpracování signálů↔ compare
- Návrh IIR filtrůZpracování signálů↔ compare
- Filtr Kalman pro sledování signáluZpracování signálů↔ compare
- Wienerův filtrZpracování signálů↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →