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- ¿Qué es el filtro adaptativo de LMS??
- ¿Qué es la identificación del sistema adaptativo??
- ¿Cuál es el uso del filtro adaptativo??
- ¿Cómo funciona el algoritmo LMS??
¿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).
¿Qué es la identificación del sistema adaptativo??
La identificación del sistema es el proceso de identificación de los coeficientes de un sistema desconocido utilizando un filtro adaptativo. La descripción general del proceso se muestra en la identificación del sistema, utilizando un filtro adaptativo para identificar un sistema desconocido. Los componentes principales involucrados son: el algoritmo de filtro adaptativo.
¿Cuál es el uso del filtro adaptativo??
Una aplicación de filtro adaptativo común es utilizar filtros adaptativos para identificar un sistema desconocido, como la respuesta de un canal de comunicaciones desconocido o la respuesta de frecuencia de un auditorio, para elegir aplicaciones bastante divergentes. Otras aplicaciones incluyen la cancelación de eco y la identificación del canal.
¿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.
