算法lms

A. 什么是LMS算法

LMS算法是指 Least mean square 算法的意思。
全称 Least mean square 算法。是最小均方算法中文。
感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。感知器算法存在如下问题：不能推广到一般的前向网络中；函数不是线性可分时，得不出任何结果。而由美国斯坦福大学的Widrow和Hopf在研究自适应理论时提出的LMS算法，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。

B. lms是什么意思

1、学习管理系统

学习管理系统LMS，即英文Learning Management System的缩写。中文常用别名：在线学习系统，网络培训平台，在线教育系统等。它具备一整套的功能，旨在传递，跟踪，报告和管理学习内容，掌握学员学习进度以及学员的参与互动。

2、培训管理系统

中科软行业推广部研发的培训管理系统（简称LMS系统）采用当今流行的java技术，结合成熟稳定的技术框架和强大的数据库支持,形成了一整套专业、高效、科学的培训管理模式和学习模式 ，培训系统由后台管理系统和前端企业大学组成。

3、劳动力市场分割理论

劳动力市场分割理论（labour market segmentation Theory），也被称为双重劳动力市场模型，是美国经济学家多林格尔和皮奥里于20世纪60年代提出的。劳动力市场分割是指，由于社会和制度性因素的作用，形成劳动力市场的部门差异；

不同人群获得劳动力市场信息以及进入劳动力市场渠道的差别，导致不同人群在就业部门、职位以及收入模式上的明显差异，比较突出的如在种族、性别与移民之间的分层等。

4、LMS算法

最小均方算法，简称LMS算法，是一种最陡下降算法的改进算法， 是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，最早是由 Widrow 和 Hoff 提出来的。 该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一 时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。

其具有计算复杂程度低、在信号为平稳信号的环境中收敛性好、其期望值无偏地收敛到维纳解和利用有限精度实现算法时的平稳性等特性，使LMS算法成为自适应算法中稳定性最好、应用最广的算法。

(2)算法lms扩展阅读：

LMS应用价值：

1、简易便捷

课程发布轻松简洁，学员可根据自身条件，在任何时间、任何地点安排学习，真正实现了学习自主化。

2、学习连续性

学员可根据实际情况随时退出或返回“课堂”，避免了因学习中断而导致的损失。

3、标准化教学

实现课件标准化，使授课质量更有保障。

4、生动有趣

学习管理系统的电子化课程由声音视频、图片文字和动画共同组成，多媒体教学比传统教学形式更加丰富，使培训效果大大增强

5、可视化绩效评估

学习管理系统可记录学员所有学习活动，并可进行培训需求调查、学习过程管理与监控、以及学习效果评估等全方位可视化管理，使培训绩效评估一目了然。

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D. LMS自适应滤波算法中要求的期望输出和滤波器的输入之间有什么区别，采集的实际信号往往是无法知道期望输出

自适应滤波算法有几种应用类型，不同类型的目的、原理和手段不同，所以相对应的选取输入和期望信号也很不一样。
1.系统辨识：当我们想描述一个未知系统（如一组复杂的模拟电路），解析的算出系统的冲击响应或者系统函数是比较困难的。这时，我们就可以用未知系统的输入和输出训练自适应滤波器（未知系统的输入作为自适应滤波器的输入，未知系统的输出作为自适应滤波器的期望信号，当自适应滤波器收敛后，对应的滤波器就可以看做是未知系统的近似）。

E. lms算法是什么

LMS（Least mean square）算法，即最小均方误差算法。

lms算法由美国斯坦福大学的B Widrow和M E Hoff于1960年在研究自适应理论时提出，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。在滤波器优化设计中，采用某种最小代价函数或者某个性能指标来衡量滤波器的好坏，而最常用的指标就是均方误差，也把这种衡量滤波器好坏的方法叫做均方误差准则。

lms算法的特点

根据小均方误差准则以及均方误差曲面，自然的我们会想到沿每一时刻均方误差 的陡下降在权向量面上的投影方向更新，也就是通过目标函数的反梯度向量来反 复迭代更新。由于均方误差性能曲面只有一个唯一的极小值，只要收敛步长选择恰当， 不管初始权向量在哪，后都可以收敛到误差曲面的小点，或者是在它的一个邻域内。

F. 什么是最小均方(LMS)算法

全称 Least mean square 算法。中文是最小均方算法。
感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。感知器算法存在如下问题：不能推广到一般的前向网络中；函数不是线性可分时，得不出任何结果。而由美国斯坦福大学的Widrow和Hoff在研究自适应理论时提出的LMS算法，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。
LMS算法步骤：
1,、设置变量和参量：
X(n)为输入向量，或称为训练样本
W(n)为权值向量
b(n)为偏差
d(n)为期望输出
y(n)为实际输出
η为学习速率
n为迭代次数
2、初始化，赋给w(0)各一个较小的随机非零值，令n=0
3、对于一组输入样本x(n)和对应的期望输出d，计算
e(n)=d(n)-X^T(n)W(n)
W(n+1)=W(n)+ηX(n)e(n)
4、判断是否满足条件，若满足算法结束，若否n增加1，转入第3步继续执行。

G. 什么是LMS算法，全称是什么

1959年，Widrow和Hof提出的最小均方(LMS )算法对自适应技术的发展起了极
大的作用。由于LMS算法简单和易于实现，它至今仍被广泛应用。对LMS算法的性能
和改进算法已经做了相当多的研究，并且至今仍是一个重要的研究课题。进一步的研究
工作涉及这种算法在非平稳、相关输入时的性能研究。当输入相关矩阵的特征值分散时，
LMS算法的收敛性变差，研究的另一个方面在于如何解决步长大小与失调量之间的矛
盾。
全称 Least mean square