Python de filtro médio quadrado

1. O que se entende por filtro quadrado menos médio?
2. O que é o método quadrado menos significativo?
3. Como funciona o algoritmo LMS?
4. Como funciona o algoritmo RLS?

O que se entende por filtro quadrado menos médio?

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).

O que é o método quadrado menos significativo?

O que significa o mínimo quadrado? O método menos quadrado é o processo de obtenção da curva ou linha de melhor ajuste para o conjunto de dados fornecido, reduzindo a soma dos quadrados dos compensações (parte residual) dos pontos da curva.

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.

Como funciona o algoritmo RLS?

O filtro adaptativo do RLS é um algoritmo que encontra recursivamente os coeficientes de filtro que minimizam uma função de custo de mínimos quadrados lineares ponderados relacionados aos sinais de entrada. Esses filtros se adaptam com base no erro total calculado desde o início.