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- O que é filtro adaptativo LMS?
- Quais são os fatores que determinam o desempenho de um algoritmo adaptativo?
- Como funciona o algoritmo LMS?
- O que é normalizado LMS?
O que é filtro adaptativo LMS?
Os algoritmos de mínimos quadrados médios (LMS) são uma classe de filtro adaptável usado para imitar um filtro desejado, encontrando os coeficientes de filtro relacionados à produção do quadrado menos médio do sinal de erro (diferença entre o sinal desejado e o sinal real).
Quais são os fatores que determinam o desempenho de um algoritmo adaptativo?
O desempenho de diferentes algoritmos de filtro adaptativo é decidido com base nos seguintes fatores: (1) tempo decorrido e (2) erro quadrado médio (MSE). O conteúdo pode estar sujeito a direitos autorais. Tempo decorrido e (2) erro quadrado médio (MSE).
Como funciona o algoritmo LMS?
O algoritmo LMS usa as estimativas do vetor de gradiente a partir dos dados disponíveis. O LMS incorpora um procedimento iterativo que faz correções sucessivas para o vetor de peso na direção do negativo do vetor de gradiente, que eventualmente leva ao erro quadrado médio mínimo.
O que é normalizado LMS?
As funções de processamento do NLMS aceitam os sinais de entrada e referência e geram a saída do filtro e o sinal de erro. Estrutura interna do filtro adaptativo do NLMS. As funções operam em blocos de dados e cada chamada para os processos de função bloqueia as amostras através do filtro.
