最小均方算法

A. 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。

B. LMS到底翻译成最小均方误差法 ,还是最小二乘法

LMS全称是Least mean square 翻译成最小均方算法

C. matlab求最小均方根误差MSE，等于0，该怎么求

我的思路是这样：
% 读入图像I。注意I应是double类型，不要用uint8
J = adaptive_median_filtering(I); % 做滤波
mse = mean((I(:)-J(:)).^2); % 求mse
请把adaptive_median_filtering这里单独封装成一个函数，然后按我的代码就可以求mse了。

D. 什么是最小均方差准则

【最小均方差准则】就是均方误差最小准则。即选择一组时域采样值，采用最小均方误差算法（自适应算法的一种），以使均方误差最小，从而达到最优化设计。这一方法注重的是在整个频率区间内，总误差全局最小，但不能保证局部频率点的性能，有些频点可能会有较大的误差。
【自适应算法】是指处理和分析过程中，根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件，使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应，以取得最佳的处理效果。自适应过程是一个不断逼近目标的过程。它所遵循的途径以数学模型表示，称为自适应算法。通常采用基于梯度的算法，其中最小均方误差算法（即LMS算法）尤为常用。

E. 最小均方算法的最小均方算法

最小均方算法，简称LMS算法，即least mean square。该算法广泛应用于自适应滤波算法中 主要在增加很少运算量的情况下能够加速其收敛速度，这样在自适应均衡的时候就可以很快的跟踪到信道的参数，减少了训练序列的发送时间，从而提高了信道的利用率

F. 求助Matlab最小均方差算法

将两个横坐标向量赋予x值、y值，再在command窗口输入公式，即可，命令如下：
x=[横坐标向量1]；
y=[横坐标向量2]；
z=f(x,y); %无论f有多复杂都可以
surf(x,y,z);

G. 最小二乘准则（LSE）和最小均方误差准则（MSE）的区别

1。LS用于接收到的数据块长度一定，并且数据、噪声（干扰）的统计特性未知或者非平稳的情况，
其优化目标是使得基于该数据块的估计与目标数据块间加权的欧几里德距离最小，
当有多个数据块可用时，可用其递归算法RLS减小计算量；
2。MMSE的优化目标是为了使基于接收数据的估计值和目标数据的均方误差最小化，
LMMSE算是MMSE的特例，在这种情况下，基于接收数据的估计值是接收数据的
线性变换，
在数据统计特性已知的情况下，某些时候可以直接求解，比如维纳解；
在数据统计特性未知但是平稳的时候，可以通过递归迭代的算法求解，诸如：LMS算法。
3。ML和MAP顾名思义，前者是为了使似然概率最大后者是为了使得后验概率最大，
具体说来就是，假设接收数据为rx，目标数据为tx，在已知rx的情况下，
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（自回归），这是假设目标数据满足自回归模型，
这时我们需要求解的就是相应的模型的系数了。

H. matlab仿真中用到的LMS算法，最小均方误差成立的条件是什么啊，麻烦详细解析一下，非常着急

测量值与残差正交 ，具体的你借一本关于滤波参数估计的书，上面有详细推导

I. 求助MATLAB仿真最小均方算法和递推最小二乘算法

std这个函数就是求均方差的，但要注意std这个函数有两种调用形式，help-->std查看具体信息！ 方均根误差 RMSe=sqrt(sum((Ti-Ai).^2)/n) 其中 Ti 是准确值数组，Ai 是模型的预计值数组，而n是数据点的总个数。