lms算法计算复杂度_lms算法

遇限制削弱积分法+pid

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最小均方算法，简称LMS算法，是一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

LMS算法的计算复杂度主要来自在进行数据更新时的乘法运算以及对自适应滤波器输出的计算，量化误差算法就是

经过上节对 LMS 算法的性能分析，可知衡量其性能的指标主要有收敛速度，稳态误 差和计算复杂度等。

LMS 算法影响的同时,也增 加了算法的计算复杂度,提高了其硬件实现的难度。为降低变步长 LMS 算法的计算复杂

为降低变步长LMS算法的计算复杂度，提出了一种步长改变因子与前后两个时刻误差的乘积成正比的新的变步长LMS

一种改进的低复杂度变步长LMS算法，强建龙;正>0引言最小均方误差(LMS)滤波算法具有简单有效、计算量小、

LMS算法:26.2*56.7226;计算复杂度:5*13.78;收敛速度:8.2*39.1373;最小均方:4.2*15.4207;自适应滤波:12.6*64

一种改进的低复杂度变步长LMS算法-0引言最小均方误差(LMS)滤波算法具有简单有效、计算量小、易于实现等优点

其中最小均方算法(LMS)为自适应处理中的典型算法,LMS算法计算复杂度低更适合硬件的实现,并且对其研究的不断