机器学习;最小均方误差算法LMS;随机梯度;梯度下降;有监督学习;线性回归;正规方程与梯度下降的比较;正规方程

描述几种常见的变步长算法，步长因子与误差之间关系的曲线。

自适应滤波算法LMS，变步长LMS自适应滤波算法

包含定步长LMS算法、变步长LMS算法、改进变步长LMS算法，可用于信号的预处理过程

实现LCM自适应波束形成的MATLAB程序，附有说明，便于调试

LMS算法自适应线性预测，通过一个二阶自回归过程来研究实时数据集平均对Lsm算法影响

【老生谈算法】基于LMS算法的自适应对消器的MATLAB实现.docx

为了减小分数阶数变阶数最小均方算法(fractionaltap-lengthleastmeansquare,FTLMS)稳态滤波器阶数误差,提出了一种变误差宽度的变阶数LMS算法,并对该算法进行稳态理论分析,给出参数选择的依据。为了验证该算法性能,设置了3种仿真环境:信噪比(signaltonoiseratio,SNR)为20dB、0dB及冲击响应权系数呈稀疏分布。仿真结果表明,与FTLMS算法相比,在SNR为20dB及冲击响应权系数呈稀疏分布仿真条件下,当收敛速度相同时,滤波器阶数稳态误差减小为10%,

随着现代电力电子技术的飞速发展,许多设备在使用过程中产生了大量谐波,严重影响了电力系统的工作性能。与此同时,各类精密设备和仪器对供电质量也有很高的要求,所以有必要对谐波进行检测及治理。本文简要介绍了谐波的相关概念、谐波的危害和谐波治理的发展现状。对谐波检测相关理论知识及谐波检测方法做了较为详细的介绍,并对几种检测方法进行了对比分析。在对自适应最小均方算法(LMS)进行研究的基础上,提出了基于LMS的自适应谐波检测算法。针对传统LMS算法受固定步长因子的影响,算法收敛速度与稳态误差之间存在矛盾的关系,进而对变步长LMS算法进行了研究,并将其应用到谐波检测算法中。在此基础上,本文提出了基于新型变步长LMS的自适应谐波检测算法。(1)将双曲余弦函数应用到变步长函数中,并对双曲余弦函数进行改进,利用改进后的双曲余弦函数曲线在接近坐标零点时,会减慢变化速率的特点,使得算法在收敛后期能够减小步长因子,从而降低算法稳态误差；(2)将基于瑞利分布变步长LMS算法与谐波检测技术相结合,由于瑞利分布函数曲线变化更加丰富,能够使得算法的步长在收敛初期不断增大,收敛后期又不断减小,因此进一步降低了算法的稳态误...

非线性和线性负载连接到三相电源。 电源电流是非正弦的。 并联有源滤波器在 0.08 秒处切换。 现在电源电流是正弦的并且与电源电压同相。 功率因数接近统一，THD 降低至 5% 可以改变负载参数以研究不同类型的负载特性