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- ¿Qué es el filtro adaptativo de LMS??
- ¿Cuáles son los factores que determinan el rendimiento de un algoritmo adaptativo??
- ¿Cómo funciona el algoritmo LMS??
- ¿Qué es LMS normalizado??
¿Qué es el filtro adaptativo de LMS??
Los algoritmos de cuadrados medios (LMS) menos medios son una clase de filtro adaptativo utilizado para imitar un filtro deseado al encontrar los coeficientes de filtro que se relacionan con la producción del cuadrado medio medio de la señal de error (diferencia entre la señal deseada y la señal real).
¿Cuáles son los factores que determinan el rendimiento de un algoritmo adaptativo??
El rendimiento de los diferentes algoritmos de filtro adaptativo se deciden en función de los siguientes factores: (1) tiempo transcurrido y (2) error cuadrado medio (MSE). El contenido puede estar sujeto a derechos de autor. Tiempo transcurrido y (2) error cuadrado medio (MSE).
¿Cómo funciona el algoritmo LMS??
El algoritmo LMS utiliza las estimaciones del vector de gradiente de los datos disponibles. LMS incorpora un procedimiento iterativo que hace correcciones sucesivas al vector de peso en la dirección del negativo del vector de gradiente que eventualmente conduce al error cuadrático medio mínimo.
¿Qué es LMS normalizado??
Las funciones de procesamiento de NLMS aceptan las señales de entrada de entrada y referencia y generan la señal de salida y error del filtro. Estructura interna del filtro adaptativo NLMS. Las funciones funcionan en bloques de datos y cada llamada a la función procesa muestras de tamaño de bloques a través del filtro.
