最小均方演算法
A. 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。
B. LMS到底翻譯成最小均方誤差法 ,還是最小二乘法
LMS全稱是Least mean square 翻譯成最小均方演算法
C. matlab求最小均方根誤差MSE，等於0，該怎麼求
我的思路是這樣：
% 讀入圖像I。注意I應是double類型，不要用uint8
J = adaptive_median_filtering(I); % 做濾波
mse = mean((I(:)-J(:)).^2); % 求mse
請把adaptive_median_filtering這里單獨封裝成一個函數，然後按我的代碼就可以求mse了。
D. 什麼是最小均方差准則
【最小均方差准則】就是均方誤差最小准則。即選擇一組時域采樣值，採用最小均方誤差演算法（自適應演算法的一種），以使均方誤差最小，從而達到最優化設計。這一方法注重的是在整個頻率區間內，總誤差全局最小，但不能保證局部頻率點的性能，有些頻點可能會有較大的誤差。
【自適應演算法】是指處理和分析過程中，根據處理數據的數據特徵自動調整處理方法、處理順序、處理參數、邊界條件或約束條件，使其與所處理數據的統計分布特徵、結構特徵相適應，以取得最佳的處理效果。自適應過程是一個不斷逼近目標的過程。它所遵循的途徑以數學模型表示，稱為自適應演算法。通常採用基於梯度的演算法，其中最小均方誤差演算法（即LMS演算法）尤為常用。
E. 最小均方演算法的最小均方演算法
最小均方演算法，簡稱LMS演算法，即least mean square。該演算法廣泛應用於自適應濾波演算法中 主要在增加很少運算量的情況下能夠加速其收斂速度，這樣在自適應均衡的時候就可以很快的跟蹤到信道的參數，減少了訓練序列的發送時間，從而提高了信道的利用率
F. 求助Matlab最小均方差演算法
將兩個橫坐標向量賦予x值、y值，再在command窗口輸入公式，即可，命令如下：
x=[橫坐標向量1]；
y=[橫坐標向量2]；
z=f(x,y); %無論f有多復雜都可以
surf(x,y,z);
G. 最小二乘准則（LSE）和最小均方誤差准則（MSE）的區別
1。LS用於接收到的數據塊長度一定，並且數據、雜訊（干擾）的統計特性未知或者非平穩的情況，
其優化目標是使得基於該數據塊的估計與目標數據塊間加權的歐幾里德距離最小，
當有多個數據塊可用時，可用其遞歸演算法RLS減小計算量；
2。MMSE的優化目標是為了使基於接收數據的估計值和目標數據的均方誤差最小化，
LMMSE算是MMSE的特例，在這種情況下，基於接收數據的估計值是接收數據的
線性變換，
在數據統計特性已知的情況下，某些時候可以直接求解，比如維納解；
在數據統計特性未知但是平穩的時候，可以通過遞歸迭代的演算法求解，諸如：LMS演算法。
3。ML和MAP顧名思義，前者是為了使似然概率最大後者是為了使得後驗概率最大，
具體說來就是，假設接收數據為rx，目標數據為tx，在已知rx的情況下，
ML就是求使得p(rx|tx)最大的tx，MAP就是求使得p(tx|rx)最大的tx。
4。AR（自回歸），這是假設目標數據滿足自回歸模型，
這時我們需要求解的就是相應的模型的系數了。
H. matlab模擬中用到的LMS演算法，最小均方誤差成立的條件是什麼啊，麻煩詳細解析一下，非常著急
測量值與殘差正交 ，具體的你借一本關於濾波參數估計的書，上面有詳細推導
I. 求助MATLAB模擬最小均方演算法和遞推最小二乘演算法
std這個函數就是求均方差的，但要注意std這個函數有兩種調用形式，help-->std查看具體信息！ 方均根誤差 RMSe=sqrt(sum((Ti-Ai).^2)/n) 其中 Ti 是准確值數組，Ai 是模型的預計值數組，而n是數據點的總個數。