Python filter square paling tidak rata-rata

1. Apa yang dimaksud dengan filter persegi paling sedikit berarti?
2. Metode persegi yang paling tidak berarti?
3. Bagaimana cara kerja algoritma LMS?
4. Bagaimana cara kerja algoritma RLS?

Apa yang dimaksud dengan filter persegi paling sedikit berarti?

Algoritma Squares (LMS) paling sedikit adalah kelas filter adaptif yang digunakan untuk meniru filter yang diinginkan dengan menemukan koefisien filter yang berhubungan dengan menghasilkan kuadrat rata -rata paling sedikit dari sinyal kesalahan (perbedaan antara sinyal yang diinginkan dan aktual).

Metode persegi yang paling tidak berarti?

Apa arti kuadrat terkecil? Metode kuadrat terkecil adalah proses mendapatkan kurva atau garis paling cocok untuk data yang diberikan dengan mengurangi jumlah kotak offset (bagian residu) dari titik dari kurva.

Bagaimana cara kerja algoritma LMS?

Algoritma LMS menggunakan estimasi vektor gradien dari data yang tersedia. LMS menggabungkan prosedur berulang yang membuat koreksi berturut -turut ke vektor berat dalam arah negatif vektor gradien yang pada akhirnya mengarah ke kesalahan kuadrat rata -rata minimum.

Bagaimana cara kerja algoritma RLS?

Filter adaptif RLS adalah algoritma yang secara rekursif menemukan koefisien filter yang meminimalkan fungsi biaya kuadrat terkecil linier yang berkaitan dengan sinyal input. Filter ini beradaptasi berdasarkan kesalahan total yang dihitung dari awal.