LMS Convergence dan parameter ukuran langkah ($ \ mu $)

1. Apa ukuran langkah dalam LMS?
2. Apa itu algoritma LSM?
3. Apa LMS di Arduino?
4. Mengapa NLM lebih baik dari LMS?

Apa ukuran langkah dalam LMS?

Fitur yang melekat dari algoritma kuadrat terkecil (LMS) adalah ukuran langkah, dan membutuhkan penyesuaian yang cermat. Ukuran langkah kecil, dibutuhkan untuk kesalahan kuadrat rata -rata kelebihan kecil, menghasilkan konvergensi yang lambat. Ukuran langkah besar, diperlukan untuk adaptasi cepat, dapat mengakibatkan hilangnya stabilitas.

Apa itu algoritma LSM?

6.1. Perkenalan. Algoritma kuadrat terkecil (LMS), yang diperkenalkan oleh Widrow dan Hoff pada tahun 1959 [12] adalah algoritma adaptif, yang menggunakan metode berbasis gradien yang paling curam [10]. Algoritma LMS menggunakan estimasi vektor gradien dari data yang tersedia.

Apa LMS di Arduino?

Abstrak: Dalam karya ini, modul filter kuadrat (LMS) paling tidak dimodelkan, diimplementasikan dan diverifikasi pada mikrokontroler berbiaya rendah untuk menghilangkan kebisingan akustik, yang merupakan masalah dalam komunikasi suara.

Mengapa NLM lebih baik dari LMS?

Algoritma NLMS sangat meningkatkan kualitas bicara dengan tingkat penekanan kebisingan hingga 13 dB, sedangkan algoritma LMS memberikan hingga 10 dB. Dalam berbagai cara pengukuran SNR berada di bawah berbagai jenis matriks pemblokiran, ukuran langkah dan berbagai lokasi kebisingan.