Адаптивний фільтр LMS
Фільтр найменших середніх квадратів (LMS) — це алгоритм адаптивної обробки сигналів, який безперервно оновлює коефіцієнти фільтра для мінімізації квадратичної похибки між виходом фільтра та бажаним сигналом. Запропонований Бернардом Відроу та Марчіаном Гоффом у 1960 році, алгоритм LMS є одним із найпоширеніших методів адаптивної фільтрації завдяки своїй простоті, низькій обчислювальній вартості та здатності відстежувати сигнали, що змінюються в часі.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Least Mean Squares Adaptive Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Проєктування ФІХ фільтрівОбробка сигналів↔ compare
- Проєктування фільтрів із нескінченною імпульсною характеристикоюОбробка сигналів↔ compare
- Фільтр Калмана для відстеження сигналівОбробка сигналів↔ compare
- Фільтр ВінераОбробка сигналів↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →