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自適應(yīng)

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自適應(yīng)就是在處理和分析過程中，根據(jù)處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征自動調(diào)整處理方法、處理順序、處理參數(shù)、邊界條件或約束條件，使其與所處理數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布特征、結(jié)構(gòu)特征相適應(yīng)，以取得最佳的處理效果的過程。

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自適應(yīng)簡介

　　自適應(yīng)過程是一個不斷逼近目標的過程，它所遵循的途徑以數(shù)學(xué)模型表示，稱為自適應(yīng)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(yīng)百科

　　自適應(yīng)算法

　　自適應(yīng)算法可以用硬件（處理電路）或軟件（程序控制）兩種辦法實現(xiàn)。前者依據(jù)算法的數(shù)學(xué)模型設(shè)計電路，后者則將算法的數(shù)學(xué)模型編制成程序并用計算機實現(xiàn)。算法有很多種，它的選擇很重要，它決定處理系統(tǒng)的性能質(zhì)量和可行性。常用的自適應(yīng)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(yīng)均衡器就是按照某種準則和算法對其系數(shù)進行調(diào)整最終使自適應(yīng)均衡器的代價（目標）函數(shù)最小化，達到最佳均衡的目的，而各種調(diào)整系數(shù)的算法就稱為自適應(yīng)算法。

　　自適應(yīng)算法是根據(jù)某個最優(yōu)準則來設(shè)計的。自適應(yīng)算法所采用的最優(yōu)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(tǒng)計檢測準則等。LMS算法和RLS算法由于采用的最優(yōu)準則不同，因此這兩種算法在性能，復(fù)雜度等方面均有許多差別。

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