LMS(Least Mean Square)算法因其结构简单、稳定性好等优点,得到了广泛的应用,但在收敛速度和稳态失调之间存在着固有矛盾,通过对步长因子的调整可以克服这一矛盾。分析研究了已有的变步长LMS算法,在此基础上提出了一种改进的变步长LMS算法。理论分析和计算机仿真表明该算法不但具有较快的收敛速率,并且具有更小的稳态误差。
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机器学习的讲义,主要介绍利用矩阵和最大似然估计推导最小均方误差函数。
2021-12-19 17:52:50 206KB 机器学习
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维纳预测的最小均方误差为 维纳预测的求解和维纳滤波器的求解方法是一致的。
2021-12-03 21:31:31 12.02MB 课件
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此函数是 LMMS(线性最小值均方误差),用于抵抗ISI(符号间干扰) 在通信系统中。 模拟在我的个人资料中提供,文件名为 LMMSEsimulation.m 请给出意见
2021-11-22 15:00:19 1KB matlab
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我不知道为什么没有人提交使用 MMSE 进行信道估计的模拟。 但是,我通过 LS 和 MMSE 估计器之间的信道估计比较来模拟 OFDM 系统。
2021-09-07 11:04:50 4KB matlab
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针对现有LMS(least mean square)算法不能同时提高收敛速度及降低稳态误差的矛盾,提出一种改进的变步长LMS算法,建立了步长参数μ(n)与误差信号e(n)之间的一种新的非线性函数关系:与现有的算法相比,同时引入记忆因子λ和控制函数取值的参数β(n),使当前步长与上一次迭代所得步长及前M个误差的平方相关。理论分析和计算机仿真结果表明,与现有几种常见的LMS算法相比,改进的算法收敛速度和稳态误差的性能指标得到了提高。
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该程序实现了自适应波束形成技术,注释清晰,调试通过可以直接使用。
2021-05-25 10:08:14 874B 自适应波束
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混合波束成形结构能有效解决毫米波MIMO系统中射频链路受限的问题,但要设计性能较优的混合波束成形算法仍然存在困难。为了实现更高的频谱利用率,提出了一种性能较优的迭代最小均方误差(Alt-MMSE)混合波束成形算法。该算法利用数字矩阵的正交特性,首先进行初始数字矩阵设计,然后通过最小化发送信号与接收信号的均方误差不断迭代更新数字矩阵,在每一次迭代过程中,通过更新后的数字矩阵得到模拟矩阵的相位信息。仿真结果表明,与OMP混合波束成形算法和基于矩阵分解的混合处理方案相比,该算法具有更优的性能且更接近于纯数字波束成形。
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基于最小均方误差的多用户MIMO下行预编码,希望能有一定的帮助。
2021-04-06 19:09:45 1.13MB mimo
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通过最小均方误差算法对离散点进行直线拟合
2021-04-01 09:03:30 475B matlab 最小均方误差
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