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自適應(yīng)算法簡介

時間:2023-07-04 14:39:01 | 來源:營銷百科

時間:2023-07-04 14:39:01 來源:營銷百科

自適應(yīng)算法簡介:自適應(yīng)過程是一個不斷逼近目標(biāo)的過程。它所遵循的途徑以數(shù)學(xué)模型表示,稱為自適應(yīng)算法。通常采用基于梯度的算法,其中最小均方誤差算法(即LMS算法)尤為常用。自適應(yīng)算法可以用硬件(處理電路)或軟件(程序控制)兩種辦法實現(xiàn)。前者依據(jù)算法的數(shù)學(xué)模型設(shè)計電路,后者則將算法的數(shù)學(xué)模型編制成程序并用計算機實現(xiàn)。算法有很多種,它的選擇很重要,它決定處理系統(tǒng)的性能質(zhì)量和可行性。[2]

自適應(yīng)均衡器的原理就是按照某種準(zhǔn)則和算法對其系數(shù)進行調(diào)整最終使自適應(yīng)均衡器的代價(目標(biāo))函數(shù)最小化,達(dá)到最佳均衡的目的。而各種調(diào)整系數(shù)的算法就稱為自適應(yīng)算法,自適應(yīng)算法是根據(jù)某個最優(yōu)準(zhǔn)則來設(shè)計的。最常用的自適應(yīng)算法有迫零算法,最陡下降算法,LMS算法,RLS算法以及各種盲均衡算法等。在理論上證明了對于任何統(tǒng)計特性的噪聲干擾,VLMS算法優(yōu)于LMS算法。[1]

自適應(yīng)算法所采用的最優(yōu)準(zhǔn)則有最小均方誤差(LMS)準(zhǔn)則,最小二乘(LS)準(zhǔn)則、最大信噪比準(zhǔn)則和統(tǒng)計檢測準(zhǔn)則等,其中最小均方誤差(LMS)準(zhǔn)則和最小二乘(LS)準(zhǔn)則是目前最為流行的自適應(yīng)算法準(zhǔn)則。由此可見LMS算法和RLS算法由于采用的最優(yōu)準(zhǔn)則不同,因此這兩種算法在性能,復(fù)雜度等方面均有許多差別。

關(guān)鍵詞:適應(yīng)

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