演算法lms

A. 什麼是LMS演算法

LMS演算法是指 Least mean square 演算法的意思。
全稱 Least mean square 演算法。是最小均方演算法中文。
感知器和自適應線性元件在歷史上幾乎是同時提出的，並且兩者在對權值的調整的演算法非常相似。它們都是基於糾錯學習規則的學習演算法。感知器演算法存在如下問題：不能推廣到一般的前向網路中；函數不是線性可分時，得不出任何結果。而由美國斯坦福大學的Widrow和Hopf在研究自適應理論時提出的LMS演算法，由於其容易實現而很快得到了廣泛應用，成為自適應濾波的標准演算法。

B. lms是什麼意思

1、學習管理系統

學習管理系統LMS，即英文Learning Management System的縮寫。中文常用別名：在線學習系統，網路培訓平台，在線教育系統等。它具備一整套的功能，旨在傳遞，跟蹤，報告和管理學習內容，掌握學員學習進度以及學員的參與互動。

2、培訓管理系統

中科軟行業推廣部研發的培訓管理系統（簡稱LMS系統）採用當今流行的java技術，結合成熟穩定的技術框架和強大的資料庫支持,形成了一整套專業、高效、科學的培訓管理模式和學習模式 ，培訓系統由後台管理系統和前端企業大學組成。

3、勞動力市場分割理論

勞動力市場分割理論（labour market segmentation Theory），也被稱為雙重勞動力市場模型，是美國經濟學家多林格爾和皮奧里於20世紀60年代提出的。勞動力市場分割是指，由於社會和制度性因素的作用，形成勞動力市場的部門差異；

不同人群獲得勞動力市場信息以及進入勞動力市場渠道的差別，導致不同人群在就業部門、職位以及收入模式上的明顯差異，比較突出的如在種族、性別與移民之間的分層等。

4、LMS演算法

最小均方演算法，簡稱LMS演算法，是一種最陡下降演算法的改進演算法， 是在維納濾波理論上運用速下降法後的優化延伸，最早是由 Widrow 和 Hoff 提出來的。 該演算法不需要已知輸入信號和期望信號的統計特徵，「當前時刻」的權系數是通過「上一 時刻」權系數再加上一個負均方誤差梯度的比例項求得。

其具有計算復雜程度低、在信號為平穩信號的環境中收斂性好、其期望值無偏地收斂到維納解和利用有限精度實現演算法時的平穩性等特性，使LMS演算法成為自適應演算法中穩定性最好、應用最廣的演算法。

(2)演算法lms擴展閱讀：

LMS應用價值：

1、簡易便捷

課程發布輕松簡潔，學員可根據自身條件，在任何時間、任何地點安排學習，真正實現了學習自主化。

2、學習連續性

學員可根據實際情況隨時退出或返回「課堂」，避免了因學習中斷而導致的損失。

3、標准化教學

實現課件標准化，使授課質量更有保障。

4、生動有趣

學習管理系統的電子化課程由聲音視頻、圖片文字和動畫共同組成，多媒體教學比傳統教學形式更加豐富，使培訓效果大大增強

5、可視化績效評估

學習管理系統可記錄學員所有學習活動，並可進行培訓需求調查、學習過程管理與監控、以及學習效果評估等全方位可視化管理，使培訓績效評估一目瞭然。

C. lms瀛︿範綆楁硶鐨勬ラ

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D. LMS自適應濾波演算法中要求的期望輸出和濾波器的輸入之間有什麼區別，採集的實際信號往往是無法知道期望輸出

自適應濾波演算法有幾種應用類型，不同類型的目的、原理和手段不同，所以相對應的選取輸入和期望信號也很不一樣。
1.系統辨識：當我們想描述一個未知系統（如一組復雜的模擬電路），解析的算出系統的沖擊響應或者系統函數是比較困難的。這時，我們就可以用未知系統的輸入和輸出訓練自適應濾波器（未知系統的輸入作為自適應濾波器的輸入，未知系統的輸出作為自適應濾波器的期望信號，當自適應濾波器收斂後，對應的濾波器就可以看做是未知系統的近似）。

E. lms演算法是什麼

LMS（Least mean square）演算法，即最小均方誤差演算法。

lms演算法由美國斯坦福大學的B Widrow和M E Hoff於1960年在研究自適應理論時提出，由於其容易實現而很快得到了廣泛應用，成為自適應濾波的標准演算法。在濾波器優化設計中，採用某種最小代價函數或者某個性能指標來衡量濾波器的好壞，而最常用的指標就是均方誤差，也把這種衡量濾波器好壞的方法叫做均方誤差准則。

lms演算法的特點

根據小均方誤差准則以及均方誤差曲面，自然的我們會想到沿每一時刻均方誤差 的陡下降在權向量面上的投影方向更新，也就是通過目標函數的反梯度向量來反 復迭代更新。由於均方誤差性能曲面只有一個唯一的極小值，只要收斂步長選擇恰當， 不管初始權向量在哪，後都可以收斂到誤差曲面的小點，或者是在它的一個鄰域內。

F. 什麼是最小均方(LMS)演算法

全稱 Least mean square 演算法。中文是最小均方演算法。
感知器和自適應線性元件在歷史上幾乎是同時提出的，並且兩者在對權值的調整的演算法非常相似。它們都是基於糾錯學習規則的學習演算法。感知器演算法存在如下問題：不能推廣到一般的前向網路中；函數不是線性可分時，得不出任何結果。而由美國斯坦福大學的Widrow和Hoff在研究自適應理論時提出的LMS演算法，由於其容易實現而很快得到了廣泛應用，成為自適應濾波的標准演算法。
LMS演算法步驟：
1,、設置變數和參量：
X(n)為輸入向量，或稱為訓練樣本
W(n)為權值向量
b(n)為偏差
d(n)為期望輸出
y(n)為實際輸出
η為學習速率
n為迭代次數
2、初始化，賦給w(0)各一個較小的隨機非零值，令n=0
3、對於一組輸入樣本x(n)和對應的期望輸出d，計算
e(n)=d(n)-X^T(n)W(n)
W(n+1)=W(n)+ηX(n)e(n)
4、判斷是否滿足條件，若滿足演算法結束，若否n增加1，轉入第3步繼續執行。

G. 什麼是LMS演算法，全稱是什麼

1959年，Widrow和Hof提出的最小均方(LMS )演算法對自適應技術的發展起了極
大的作用。由於LMS演算法簡單和易於實現，它至今仍被廣泛應用。對LMS演算法的性能
和改進演算法已經做了相當多的研究，並且至今仍是一個重要的研究課題。進一步的研究
工作涉及這種演算法在非平穩、相關輸入時的性能研究。當輸入相關矩陣的特徵值分散時，
LMS演算法的收斂性變差，研究的另一個方面在於如何解決步長大小與失調量之間的矛
盾。
全稱 Least mean square