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標簽　>　自適應

自適應

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自適應就是在處理和分析過程中，根據處理數據的數據特征自動調整處理方法、處理順序、處理參數、邊界條件或約束條件，使其與所處理數據的統計分布特征、結構特征相適應，以取得最佳的處理效果的過程。

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自適應簡介

　　自適應就是在處理和分析過程中，根據處理數據的數據特征自動調整處理方法、處理順序、處理參數、邊界條件或約束條件，使其與所處理數據的統計分布特征、結構特征相適應，以取得最佳的處理效果的過程。

　　自適應過程是一個不斷逼近目標的過程，它所遵循的途徑以數學模型表示，稱為自適應算法。通常采用基于梯度的算法，其中最小均方誤差算法（即LMS算法）尤為常用。

自適應百科

　　自適應就是在處理和分析過程中，根據處理數據的數據特征自動調整處理方法、處理順序、處理參數、邊界條件或約束條件，使其與所處理數據的統計分布特征、結構特征相適應，以取得最佳的處理效果的過程。

　　自適應過程是一個不斷逼近目標的過程，它所遵循的途徑以數學模型表示，稱為自適應算法。通常采用基于梯度的算法，其中最小均方誤差算法（即LMS算法）尤為常用。

　　自適應算法

　　自適應算法可以用硬件（處理電路）或軟件（程序控制）兩種辦法實現。前者依據算法的數學模型設計電路，后者則將算法的數學模型編制成程序并用計算機實現。算法有很多種，它的選擇很重要，它決定處理系統的性能質量和可行性。常用的自適應算法有迫零算法，最陡下降算法，LMS算法，RLS算法以及各種盲均衡算法等。

　　例如，自適應均衡器就是按照某種準則和算法對其系數進行調整最終使自適應均衡器的代價（目標）函數最小化，達到最佳均衡的目的，而各種調整系數的算法就稱為自適應算法。

　　自適應算法是根據某個最優準則來設計的。自適應算法所采用的最優準則有最小均方誤差（LMS）準則，最小二乘（LS）準則、最大信噪比準則和統計檢測準則等。LMS算法和RLS算法由于采用的最優準則不同，因此這兩種算法在性能，復雜度等方面均有許多差別。

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