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leejay1986木蟲 (小有名氣)
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[求助]
無法理解LMS最小均方算法
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各位大神，我最近在學(xué)習(xí)最小均方算法，也就是LMS算法。我理解不了，既然期望信號d(n)是必須輸入的量，那直接提取出d(n)，讓執(zhí)行機構(gòu)輸出d(n)不就行了嗎？還濾什么波呢？比如，上游實時地監(jiān)測振動的波動信號d(n)，令下游同軸的電機實時地輸出相反的信號-d(n)，就可以抵消掉這個波動量了，什么要引入濾波器呢？ 求教各位大神，小弟先謝謝了！ 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
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blzhx
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你無法知道每一個時刻的波動量。濾波是為了加權(quán)來消除相鄰幾個時刻間的串擾，這個串擾是固定的，可以經(jīng)由lms算法訓(xùn)練出來 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
2樓2021-06-23 13:25:29
byywnyl
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是這樣的：隨機變量(x,y)服從某一未知分布，我們的模型要做的事情就是建模y=f(x)，以后每次遇到觀察值x都能輸出最有可能的y。因為分布是未知的，我們無法根據(jù)整個分布計算最合適的函數(shù)，只能退而求其次，通過若干次的取樣，在樣本的基礎(chǔ)上進行學(xué)習(xí)，這個樣本就稱為數(shù)據(jù)集。在訓(xùn)練過程中，您提到的d(n)也就是樣本中的y，是必須輸入的量，因為這個量是用來指導(dǎo)模型調(diào)整參數(shù)的。而一旦訓(xùn)練完成，把模型投入實際應(yīng)用了，便不再需要d(n)，模型會自動根據(jù)輸入的信號來預(yù)測最好的輸出（按照LMS算法的定義，這里的“最好”是指在整個分布上，模型輸出值與期望的輸出之間的歐氏距離的數(shù)學(xué)期望盡量�。� 發(fā)自小木蟲Android客戶端 |
3樓2021-07-20 22:38:55
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