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lms自适应算法-lms.m 评分

lms自适应算法-lms.m LMS算法       全称 Least mean square 算法。中文是最小均方算法。   感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的,并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。感知器算法存在如下问题:不能推广到一般的前向网络中;函数不是线性可分时,得不出任何结果。而由美国斯坦福大学的Widrow和Hoff在研究自适应理论时提出的LMS算法,由于其容易实现而很快得到了广泛应用,成为自适应滤波的标准算法。       这是我自己编写的程序,希望对大家有所帮助,下不了的,把邮箱给我,我可以发给你。

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自适应算法.m

自适应算法,matlab,很好用,分享给大家

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自己写的几个常用自适应波束形成程序-LMS.m

自己写的几个常用自适应波束形成程序-LMS.m 希望对大家有点用哈 RLS.m RLS自适应波束形成matlab程序 SMI.m SMI自适应波束形成matlab程序 SINR.m 最大SINR自适应波束形成matlab程序 LMS.m LMS自适应波束形成matlab程序 MMSE.m MMSE自适应波束形成matlab程序

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RLS和LMS自适应算法分析

本文主要介绍了自适应滤波的两种算法:最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法。我们对这两种基本的算法进行了原理介绍,并进行了Matlab仿真。通过仿真结果,我们对两种自适应算法进行了性能分析,并对其进行了比较。用Matlab求出了LMS自适应算法的权系数,及其学习过程曲线,和RLS自适应权系数算法的学习过程。

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LMS算法最新完整代码

最小均方算法(Least Mean Square, LMS)是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法, 是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸,早是由 Widrow 和 Hoff 提出来的。 该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征,“当前时刻”的权系数是通过“上一 时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。这种算法也被称为 Widrow-Hoff LMS 算法,在自适应滤波器中得到广泛应用, 其具有原理简单、参数少、收敛速度较快而且易于实现等优点。

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lms自适应算法

此代码是lms自适应算法的实现算法,详细的讲解了自适应算法的流程

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ModbusTCP/RTU网关设计

基于UIP协议栈,实现MODBUS联网,可参考本文档资料,有MODBUS协议介绍

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