lms+kitten
@巴毕3995：什么是最小均方(LMS)算法 -
宦忽19452186038…… 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...
@巴毕3995：什么是LMS算法 -
宦忽19452186038…… 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 e(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(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.
@巴毕3995：MATLAB实现LMS学习算法 -
宦忽19452186038…… clc; clear all; load msesample; n1=length(x1); n2=length(x2); x=[x1;x2]; e=ones(length(x),1); y=[e x]; b=e;%b=rand(length(x),1); yita=1; eps=0.01; yy=inv(y'*y)*y'; result=yy*b; for i=n2:length(x) y(i,:)=y(i,:).*(-1); end a=[1;2;1]; an=zeros(3,100); an(:,1)=a; flat...
@巴毕3995：kitten怎么读 -
宦忽19452186038…… 如果学过自然拼读的话,可以先给这个单词划分成两个音节:ki和tten,然后可以拼读出来这个单词应该读作kiten.如果未学过自然拼读,可以看一下这个单词的音标是: [ˈkɪtn]也能拼出来.其实背单词最推荐通过自然拼读来记住单词的读音和拼写.意思需要自己再记一下,而且尤其要注意词性,比如说kitten的意思是小猫,它是可数名词,证明它有复数形式.很多小猫就应该是many kittens.
@巴毕3995：什么是LMS算法,全称是什么
宦忽19452186038…… 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
@巴毕3995：LMS算法的流程是什么,LMS算法的原理,均衡算法的发展趋势是什么 -
宦忽19452186038…… LMS算法是首先通过期望信号与实际信号的误差,再通过最陡下降法,进行与误差成一定步长的迭代运算,从而使结果更趋近于最佳值.LMS算法的原理即使将E(e^2)视为e^2,简化了运算.
@巴毕3995：lms系统 怎么比较振动的大小 -
宦忽19452186038…… 你指的可能是比利时 lms 公司仿真测试分析产品方面的内容.为了比较两个振动信号(加速度,速度,应力应变,或振动噪声)的大小,可用lms的数采软件作时域或频域分析分别得到方差和功率谱,之后进行比较.
@巴毕3995：自适应LMS滤波的MATLAB代码是什么啊?
宦忽19452186038…… 写一个LMS自适应滤波的简单代码 采用一阶AR模型 y(k)=-ay(k-1)+x(k) for k=1:M x=0.2*randn(1,N); y(1)=1; % 初值 for i=2:N y(i)=-a*y(i-1)+x(i); % 按AR模型产生信号 end for i=2:N e(k,i)=y(i)-h(k,i)*y(i-1); % 误差 h(k,i+1)=h(k,i)+delta*y(i-1)*e(k,i); % a估计值 end end
@巴毕3995：matlab关于LMS算法的程序 -
宦忽19452186038…… 调试信息说的很明确了,xn的下标越界第一个循环中 xn=xn(5:1) %xn是一个1*5的double阵(或者叫行向量)第二次循环时 k=6, M=5 xn=xn(6:-1:2) %注意此时xn下标取值为1~5...
@巴毕3995：请问你会matlab里的LMS算法仿真吗? -
宦忽19452186038…… 可以.是系统辨识/控制用的吧?我用过LMS很多.
宦忽19452186038…… 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...
@巴毕3995：什么是LMS算法 -
宦忽19452186038…… 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 e(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(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.
@巴毕3995：MATLAB实现LMS学习算法 -
宦忽19452186038…… clc; clear all; load msesample; n1=length(x1); n2=length(x2); x=[x1;x2]; e=ones(length(x),1); y=[e x]; b=e;%b=rand(length(x),1); yita=1; eps=0.01; yy=inv(y'*y)*y'; result=yy*b; for i=n2:length(x) y(i,:)=y(i,:).*(-1); end a=[1;2;1]; an=zeros(3,100); an(:,1)=a; flat...
@巴毕3995：kitten怎么读 -
宦忽19452186038…… 如果学过自然拼读的话,可以先给这个单词划分成两个音节:ki和tten,然后可以拼读出来这个单词应该读作kiten.如果未学过自然拼读,可以看一下这个单词的音标是: [ˈkɪtn]也能拼出来.其实背单词最推荐通过自然拼读来记住单词的读音和拼写.意思需要自己再记一下,而且尤其要注意词性,比如说kitten的意思是小猫,它是可数名词,证明它有复数形式.很多小猫就应该是many kittens.
@巴毕3995：什么是LMS算法,全称是什么
宦忽19452186038…… 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
@巴毕3995：LMS算法的流程是什么,LMS算法的原理,均衡算法的发展趋势是什么 -
宦忽19452186038…… LMS算法是首先通过期望信号与实际信号的误差,再通过最陡下降法,进行与误差成一定步长的迭代运算,从而使结果更趋近于最佳值.LMS算法的原理即使将E(e^2)视为e^2,简化了运算.
@巴毕3995：lms系统 怎么比较振动的大小 -
宦忽19452186038…… 你指的可能是比利时 lms 公司仿真测试分析产品方面的内容.为了比较两个振动信号(加速度,速度,应力应变,或振动噪声)的大小,可用lms的数采软件作时域或频域分析分别得到方差和功率谱,之后进行比较.
@巴毕3995：自适应LMS滤波的MATLAB代码是什么啊?
宦忽19452186038…… 写一个LMS自适应滤波的简单代码 采用一阶AR模型 y(k)=-ay(k-1)+x(k) for k=1:M x=0.2*randn(1,N); y(1)=1; % 初值 for i=2:N y(i)=-a*y(i-1)+x(i); % 按AR模型产生信号 end for i=2:N e(k,i)=y(i)-h(k,i)*y(i-1); % 误差 h(k,i+1)=h(k,i)+delta*y(i-1)*e(k,i); % a估计值 end end
@巴毕3995：matlab关于LMS算法的程序 -
宦忽19452186038…… 调试信息说的很明确了,xn的下标越界第一个循环中 xn=xn(5:1) %xn是一个1*5的double阵(或者叫行向量)第二次循环时 k=6, M=5 xn=xn(6:-1:2) %注意此时xn下标取值为1~5...
@巴毕3995：请问你会matlab里的LMS算法仿真吗? -
宦忽19452186038…… 可以.是系统辨识/控制用的吧?我用过LMS很多.
