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leejay1986木虫 (小有名气)
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无法理解LMS最小均方算法
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各位大神，我最近在学习最小均方算法，也就是LMS算法。我理解不了，既然期望信号d(n)是必须输入的量，那直接提取出d(n)，让执行机构输出d(n)不就行了吗？还滤什么波呢？比如，上游实时地监测振动的波动信号d(n)，令下游同轴的电机实时地输出相反的信号-d(n)，就可以抵消掉这个波动量了，什么要引入滤波器呢？ 求教各位大神，小弟先谢谢了！ 发自小木虫Android客户端 |
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面上再次挂了，太难了，躺也躺不了，倦也卷不过，小学校之殇！
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2楼2021-06-23 13:25:29
byywnyl
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是这样的：随机变量(x,y)服从某一未知分布，我们的模型要做的事情就是建模y=f(x)，以后每次遇到观察值x都能输出最有可能的y。因为分布是未知的，我们无法根据整个分布计算最合适的函数，只能退而求其次，通过若干次的取样，在样本的基础上进行学习，这个样本就称为数据集。在训练过程中，您提到的d(n)也就是样本中的y，是必须输入的量，因为这个量是用来指导模型调整参数的。而一旦训练完成，把模型投入实际应用了，便不再需要d(n)，模型会自动根据输入的信号来预测最好的输出（按照LMS算法的定义，这里的“最好”是指在整个分布上，模型输出值与期望的输出之间的欧氏距离的数学期望尽量小）。 发自小木虫Android客户端 |
3楼2021-07-20 22:38:55
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