Bộ lọc LMS Thích ứng
Bộ lọc Least Mean Squares (LMS) là một thuật toán xử lý tín hiệu thích ứng liên tục cập nhật các hệ số bộ lọc để giảm thiểu sai số bình phương giữa đầu ra bộ lọc và tín hiệu mong muốn. Được giới thiệu bởi Bernard Widrow và Marcian Hoff vào năm 1960, thuật toán LMS là một trong những kỹ thuật lọc thích ứng được sử dụng rộng rãi nhất do tính đơn giản, chi phí tính toán thấp và khả năng theo dõi các tín hiệu thay đổi theo thời gian.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Least Mean Squares Adaptive Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Thiết kế bộ lọc FIRXử lý tín hiệu↔ compare
- Thiết kế bộ lọc IIRXử lý tín hiệu↔ compare
- Bộ lọc Kalman để theo dõi tín hiệuXử lý tín hiệu↔ compare
- Bộ lọc WienerXử lý tín hiệu↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →