Adaptiv LMS-filter
Least Mean Squares (LMS)-filtret är en adaptiv signalbehandlingsalgoritm som kontinuerligt uppdaterar filterkoefficienter för att minimera kvadratfelet mellan filterutgången och en önskad signal. LMS-algoritmen, som introducerades av Bernard Widrow och Marcian Hoff 1960, är en av de mest använda adaptiva filtreringsteknikerna tack vare sin enkelhet, låga beräkningskostnad och förmåga att spåra tidsvarierande signaler.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Metodkarta
Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.
Källor
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Least Mean Squares Adaptive Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/signal-processing/adaptive-lms-filter
Vilken metod?
Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.
- Design av FIR-filterSignalbehandling↔ jämför
- Design av IIR-filterSignalbehandling↔ jämför
- Kalmanfilter för signalspårningSignalbehandling↔ jämför
- WienerfilterSignalbehandling↔ jämför
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →