توضیحات
شبیه سازی حذف نویز با استفاده از الگوریتم تطبیقی LMS در متلب
در این پروژه حذف نویز با استفاده از فیلتر تطبیقی LMS شبیه سازی شده است. تصویر زیر خروجی این فایل متلب را نشان میدهد:
الگوریتم تطبیقی LMS
الگوریتم میانگین مربع حداقل (LMS) یک کلاس از فیلتر تطبیقی است که با استفاده از یافتن ضرایب فیلتر که مربوط به تولید حداقل مربع سیگنال خطا (تفاوت بین سیگنال مورد نظر و واقعی) است ، از تقلید فیلتر مورد نظر استفاده می شود. این یک روش نزولی تصادفی است که در آن فیلتر فقط بر اساس خطا در زمان فعلی اقتباس شده است. در سال ۱۹۶۰ توسط استاد دانشگاه استنفورد ، برنارد ویدرو و اولین دکترای وی اختراع شد.
ایده اصلی فیلتر LMS نزدیک کردن به وزن مطلوب فیلتر ، با به روز کردن وزن فیلتر به روشی برای همگرایی با وزن مطلوب فیلتر است. این مبتنی بر الگوریتم نزول شیب است. الگوریتم با فرض کردن وزنه های کوچک (در بیشتر موارد صفر) شروع می شود و در هر مرحله با پیدا کردن شیب میانگین خطای مربع ، وزن ها به روز می شوند. یعنی اگر گرادیان MSE مثبت باشد ، این بدان معنی است که اگر در همان وزن برای تکرارهای بیشتر از همان وزن استفاده شود ، خطا نیز افزایش می یابد ، این بدان معنی است که ما نیاز به کاهش وزن داریم. به همین روش ، اگر شیب منفی باشد ، باید وزن را افزایش دهیم.
شبیه سازی حذف نویز با استفاده از الگوریتم تطبیقی LMS در متلب
توسط متخصصان گروه پروماد انجام شده است.فایلهای نرم افزاری پروژه به صورت کامل پس از خرید فایل بلافاصله در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
سارا –
کاش توضیح خط به خط کد هم شامل میشد
msdkrdn –
در قسمت توضیحات نوشته شده که فایل راهنما ندارد متاسفانه