Prilagodljivi LMS filtar
LMS (Least Mean Squares) filtar je algoritam za prilagodljivu obradu signala koji kontinuirano ažurira koeficijente filtra kako bi minimizirao kvadratnu pogrešku između izlaza filtra i željenog signala. Predstavljen od strane Bernarda Widrowa i Marciana Hoffa 1960. godine, LMS algoritam je jedna od najčešće korištenih tehnika prilagodljivog filtriranja zbog svoje jednostavnosti, niske računalne složenosti i sposobnosti praćenja signala koji se mijenjaju u vremenu.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Least Mean Squares Adaptive Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Dizajn FIR filtaraObrada signala↔ compare
- Dizajn IIR filtarObrada signala↔ compare
- Kalmanov filtar za praćenje signalaObrada signala↔ compare
- Wienerov filtarObrada signala↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →