1) PDLMS
并行延时最小均方算法
2) delay LMS
延时最小均方算法
3) delay least mean square method
延迟最小均方算法
4) LMS algorithm
最小均方算法
1.
This paper presents a kind of adaptive algorithm: Least Mean Square(LMS algorithm).
为了达到最佳的滤波效果,使自适应滤波器在工作环境变化时自动调节其单位脉冲响应特性,提出了一种自适应算法:最小均方算法(LMS算法)。
5) least mean square algorithm
最小均方算法
1.
An adaptive transverse filter using least mean square algorithm;
采用最小均方算法的自适应横向滤波器
2.
At each moment, the least mean square algorithm is performed sequentially in every set of sub-filters.
该算法将滤波器按质因数分解为多组滤波器组合,从最短的子滤波器分组开始迭代,逐步过渡到原滤波器,在每一时刻,采用最小均方算法顺序求解分组内各子滤波器的权系数。
3.
The way to choose the attenuating index and design variable (convergent factor or stepsize) is stated for guaranteeing the convergence of the parameter estimates, and the analysis indicates that under attenting excitation the least mean square algorithm also has a good performance:i.
给出了衰减激励信号的定义 ,并在衰减激励条件下 ,利用随机过程理论 ,研究了随机系统最小均方算法的收敛速率 ,阐述了参数估计误差收敛时 ,衰减指数和算法中设计参变量 (收敛因子或步长 )的选择方法 。
6) LMS
最小均方算法
1.
The research and application of a new adaptive LMS;
一种新的自适应最小均方算法及其应用研究
2.
Both normalized least mean square (NLMS) algorithm and variable step-size least mean square (VSSLMS) algorithm, based on H optimal estimation, and it s application to INS/DS integrated navigation system are studied in tins paper.
文中研究了基于H~∞最优估计的规格化最小均方算法和变步长最小均方算法,并将其应用到惯导/双星组合导航系统中。
3.
The harmonic detection principle is discussed,and the variable step-size least mean square(LMS)is used to predict the detected signals,which uses the estimation of the time-average of er.
论述了自适应滤波器谐波检测原理并利用变步长的最小均方算法(LMS)对所需检测信号进行预测,而预测算法的步长因子是根据误差信号的时间均值估计来调节的,即当滤波器的预测系数远离最优解时,步长比较大,以加强动态响应速度和对时变系统的跟踪能力;当滤波器的预测系数接近最优解时,步长比较小,以获得较小的稳态误差。
补充资料：并行算法
适用于并行计算机的数值算法。计算机传统结构的显著特征是单指令流单数据流，即每一时刻按一条指令处理一个数据。通常的数值算法适于此类计算机，可称串行算法。20世纪60年代开始发展含大量处理机的并行计算机，它分单指令流多数据流与多指令流多数据流两类，每一时刻分别按一条或多条指令处理多个数据。并行计算机的出现促使了适应其并行这个特点的并行算法的发展。
并行算法依赖一个简单事实：独立的计算可同时执行。所谓独立计算是指其每个结果元只出现一次的计算。例如A8=α1·α2......α8中7个乘法不能同时执行,但可分成三个独立计算组：
第一组
第二组
第三组。
如每组的运算并行执行，计算 A8，只须三步（乘法），其步骤可用图中的双杈计算树来表示。推广此例，得到由满足结合律的任一运算"。" 形成的表达式的最优并行算法，称为结合扇入算法。此算法提供了建立并行算法的一种普遍原则：反复将每一计算分裂成具有同等复杂性的两个独立部份，称为递推倍增法。
研究表明，大量数值问题可获得有效的并行算法。一个算法是否有效主要看加速及所需的处理机个数 P的大小。并行算法的复杂性正是通过参数Tp、S和P来描述的。向量运算具有内在并行性（包含大量独立计算），因而首先是在数值线代数方面，并行算法特别富有成果。
串行算法与并行算法存在固有差别。有效串行算法一般不能直接变换为并行算法，而且两者在数值性态方面（例如数值稳定性及迭代算法的收敛速度）可以彼此大不相同。
并行算法依赖一个简单事实：独立的计算可同时执行。所谓独立计算是指其每个结果元只出现一次的计算。例如A8=α1·α2......α8中7个乘法不能同时执行,但可分成三个独立计算组：
第一组
第二组
第三组。
如每组的运算并行执行，计算 A8，只须三步（乘法），其步骤可用图中的双杈计算树来表示。推广此例，得到由满足结合律的任一运算"。" 形成的表达式的最优并行算法，称为结合扇入算法。此算法提供了建立并行算法的一种普遍原则：反复将每一计算分裂成具有同等复杂性的两个独立部份，称为递推倍增法。
研究表明，大量数值问题可获得有效的并行算法。一个算法是否有效主要看加速及所需的处理机个数 P的大小。并行算法的复杂性正是通过参数Tp、S和P来描述的。向量运算具有内在并行性（包含大量独立计算），因而首先是在数值线代数方面，并行算法特别富有成果。
串行算法与并行算法存在固有差别。有效串行算法一般不能直接变换为并行算法，而且两者在数值性态方面（例如数值稳定性及迭代算法的收敛速度）可以彼此大不相同。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条