1、 LMS算法与RLS算法有何异同点？ 2、 自适应均衡器可以采用哪些最佳准则

LMS算法与RLS算法的异同点、自适应均衡器的最佳准则 LMS算法和RLS算法是两种常用的自适应均衡算法，它们之间存在着一定的异同点。下面将对LMS算法和RLS算法进行详细的比较和分析。 一、LMS算法 LMS算法（Least Mean Square）是最小均方误差算法，它基于最小均方误差准则，使滤波器的输出信号与期望信号之间的均方误差最小。LMS算法的代价函数为：𝐽(𝑤) = 𝐸[|𝑑(𝑘) − 𝑦(𝑘)|2] = 𝐸[|𝑒(𝑘)|2] LMS算法的优点是收敛速度较快，且计算量小，但它也存在一些缺点，如收敛速度慢、要求元素必须是彼此独立的向量序列、信号的自相关矩阵的特征值大小相差较大时收敛速度较慢等。 二、RLS算法 RLS算法（Recursive Least Square）是基于最小二乘准则的自适应均衡算法，它使滤波器在一段时间内输出误差信号的平均功率最小。RLS算法的代价函数为：𝐽(𝑤) = ∑ 𝜆𝑘−𝑖𝑘𝑖=1|𝜀(𝑖)|2 RLS算法的优点是收敛速度快、抗噪声性能优于LMS算法、有一定的抗衰落能力等，但它也存在一些缺点，如计算量大、与信道特征无关等。 三、LMS算法与RLS算法的异同点 LMS算法和RLS算法都是自适应均衡算法，它们的共同点是都是基于某种最佳性能准则，达到该准则的要求。但是，它们之间也存在一些不同点，如收敛速度、计算量、抗噪声性能等。 四、自适应均衡器的最佳准则 自适应均衡器可以采用多种最佳准则，如最小峰值失真准则和最小均方误差准则。最小峰值失真准则是使干扰的峰值最小，消除取样点的符号干扰。最小均方误差准则是使均衡器期望输出值𝑑𝑘与实际输出值𝑑𝑘̂的误差𝑒𝑘 = 𝑑𝑘 −𝑑𝑘̂的均方值最小，使输出趋于理想的响应。 LMS算法和RLS算法都是常用的自适应均衡算法，它们之间存在着一定的异同点。自适应均衡器可以采用多种最佳准则，选择合适的准则是自适应均衡器设计的关键。