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权矢量噪声.ppt

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权矢量噪声,一、梯度噪声,令,当达到稳态时,或者说收敛到最佳权矢量时,真实的梯度,于是,梯度噪声功率用协方差来描述,设均值为0,e(x)与X(n)不相关,收敛时,均方误差最小,变换到主轴,二、权矢量噪声,权矢量噪声是梯度噪声在稳态权矢量中引起的噪声,按照梯度法权矢量的递推式,在LMS算法中,用,所以在LMS算法中,,这个噪声功率用协方差来描述,可推出,V=W-W*,失调量Misadajustment,由于梯度估计噪声的存在,使得稳态权矢量在最佳权矢量附近起伏,即均方误差值总是大于最小均方误差值。超量均方误差是这一性能损失的一个度量。均方误差起伏偏移量的大小,二、失调量,1.失调量为LMS算法提供了一个有用的测度。M的大小意味着自适应算法所产生的总体平均MSE高于最小均方误差的增量,2.失调量随滤波器系数数目的增加线性增加,3.只要m足够小,失调量可以足够小,但可导致收敛速度的降低,所以,LMS算法的失调量与收敛速度之间存在矛盾,
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