LMS算法与最陡下降法有何不同?

Python012

LMS算法与最陡下降法有何不同?,第1张

最陡下降法在迭代过程中与输入信号无关，不具有有对输入信号统计特性变化的自适应性，最陡下降法的互相关向量P和自相关矩阵R都是确定量，所以根据最陡下降法迭代式所得到的权向量w(n)也是确定的向量序列。所以，最陡下降法不是自适应算法。

而LMS算法中的u（n）和e（n）都是随机过程，得到的w(n)也是随机过程向量。LMS算法是自适应算法。

% RLS算法 \x0d\x0arandn('seed', 0) \x0d\x0arand('seed', 0) \x0d\x0aNoOfData = 8000 % Set no of data points used for training \x0d\x0aOrder = 32 % 自适应滤波权数 \x0d\x0aLambda = 0.98 % 遗忘因子 \x0d\x0aDelta = 0.001 % 相关矩阵R的初始化 \x0d\x0ax = randn(NoOfData, 1) %高斯随机系列 \x0d\x0ah = rand(Order, 1) % 系统随机抽样 \x0d\x0ad = filter(h, 1, x) % 期望输出 \x0d\x0a% RLS算法的初始化 \x0d\x0aP = Delta * eye ( Order, Order ) %相关矩阵 \x0d\x0aw = zeros ( Order, 1 ) %滤波系数矢量的初始化 \x0d\x0a% RLS Adaptation \x0d\x0afor n = Order : NoOfData \x0d\x0au = x(n:-1:n-Order+1) %延时函数 \x0d\x0api_ = u' * P %互相关函数 \x0d\x0ak = Lambda + pi_ * u \x0d\x0aK = pi_'/k%增益矢量 \x0d\x0ae(n) = d(n) - w' * u %误差函数 \x0d\x0aw = w + K * e(n) %递归公式 \x0d\x0aPPrime = K * pi_ \x0d\x0aP = ( P - PPrime ) / Lambda %误差相关矩阵 \x0d\x0aw_err(n) = norm(h - w) %真实估计误差 \x0d\x0aend \x0d\x0a% 作图表示结果 \x0d\x0afigure \x0d\x0aplot(20*log10(abs(e))) %| e |的误差曲线 \x0d\x0atitle('学习曲线') \x0d\x0axlabel('迭代次数') \x0d\x0aylabel('输出误差估计') \x0d\x0afigure \x0d\x0asemilogy(w_err) %作实际估计误差图 \x0d\x0atitle('矢量估计误差') \x0d\x0axlabel('迭代次数') \x0d\x0aylabel('误差权矢量') \x0d\x0a\x0d\x0a%lms 算法 \x0d\x0aclear all \x0d\x0aclose all \x0d\x0ahold off%系统信道权数 \x0d\x0asysorder = 5 %抽头数 \x0d\x0aN=1000%总采样次数 \x0d\x0ainp = randn(N,1)%产生高斯随机系列 \x0d\x0an = randn(N,1)\x0d\x0a[b,a] = butter(2,0.25)\x0d\x0aGz = tf(b,a,-1)%逆变换函数 \x0d\x0ah= [0.09760.28730.33600.22100.0964]%信道特性向量 \x0d\x0ay = lsim(Gz,inp)%加入噪声 \x0d\x0an = n * std(y)/(10*std(n))%噪声信号 \x0d\x0ad = y + n%期望输出信号 \x0d\x0atotallength=size(d,1)%步长 \x0d\x0aN=60 %60节点作为训练序列 \x0d\x0a%算法的开始 \x0d\x0aw = zeros ( sysorder , 1 ) %初始化 \x0d\x0afor n = sysorder : N \x0d\x0au = inp(n:-1:n-sysorder+1) % u的矩阵 \x0d\x0ay(n)= w' * u%系统输出 \x0d\x0ae(n) = d(n) - y(n) %误差 \x0d\x0aif n 回答于 2022-11-16

LMS，全称Local Manageability Service ，是Intel CPU管理软件的一部分，即Intel(R) Active Management Technology Local Manageability Service

当你有安装这个，LMS.exe就会出现

该文件不属于Windows核心文件，根据在国外网站查到的资料，目前所知道的该文件的大小是：

98,304 bytes , 109,336 bytes, 174,616 bytes, 102,400 bytes, 262,144 bytes, 121,368 bytes, 118,784 bytes, 121,624 bytes, 109,080 bytes. （bytes是字节）

位于C:\program Files下面，是一个隐藏文件，它往互联网、局域网监听和发送数据，危险系数51%。

所以……你决定它的去留吧……如果你想知道具体的，可以看我写的参考资料的网址