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在LMS算法中,造成失调的原因是什么
感知器算法存在如下问题：不能推广到一般的前向网络中；函数不是线性可分时，得不出任何结果。
LMS算法是首先通过期望信号与实际信号的误差，再通过最陡下降法，进行与误差成一定步长的迭代运算，从而使结果更趋近于最佳值。LMS算法的原理即使将E(e^2)视为e^2，简化了运算。
自适应 LMS算法的均方误差超过维纳最佳滤波的最小均方误差，超过量称超均方误差。通常用超均方误差与最小均方误差的比值（即失调）评价自适应滤波性能。
应该也是平稳的，原因：w(n)均值当n趋近于无穷是w(n)趋近去确定的最优滤波器权系数w（确定值）符合平稳条件。（自相关函数不确定）影响LMS算法收敛速度的主要因素有迭代步长，滤波器阶数和滤波器权值的初始值。
通过仿真，我们实现了LMS自适应滤波算法，并从结果得知步长和滤波器的阶数是滤波器中很重要的两个参数，并通过修改它们证实了这一点，其中步长影响着收敛时间，而且阶数的大小也会大大地影响自适应滤波器的性能。
LMS算法的算法
1、LMS（Least mean square）算法，即最小均方误差算法。lms算法由美国斯坦福大学的B Widrow和M E Hoff于1960年在研究自适应理论时提出，由于其容易实现而很快得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。
2、LMS（最小均方）学习算法是一种适应性滤波算法，主要步骤包括初始化权重、计算误差、更新权重和迭代处理。详细解释： 初始化权重 在开始LMS算法之前，需要对待求解的权重进行初始化。
3、进一步的研究 工作涉及这种算法在非平稳、相关输入时的性能研究。当输入相关矩阵的特征值分散时，LMS算法的收敛性变差，研究的另一个方面在于如何解决步长大小与失调量之间的矛 盾。
4、信道估计的任务就是在已知发送参考信息的情况下，对接受到的参考信息进行分析，选择合适的算法得到参考信息的信道冲击响应，即h(t)，而数据信息的信道冲击响应则可以通过插值得到。
5、通常采用基于梯度的算法，其中最小均方误差算法（即LMS算法）尤为常用。自适应算法可以用硬件(处理电路)或软件（程序控制）两种办法实现。前者依据算法的数学模型设计电路，后者则将算法的数学模型编制成程序并用计算机实现。
单反相机的分辨率上的LMS分别是指什么?
从大到小是LMS。分别是大，中，小的英文首个字母简写，至于多少M，例如6M，是说这个图片文件大小是6M，最后的是图片的分辨率，例如1000×800就是代表1000个像素点（通常先说横向）与800个像素点所构成的图片。
L：高画质模式，意味着照片的像素较高，文件体积最大。M：普通画质模式，意味着照片的像素中等，文件体积中等。S：低画质模式，意味着照片的像素较低，文件体积较小。4：3 3：2 16：9 是照片的长宽比，适合不同的需要。
选择“画质”菜单，你会看到佳能数码单反相机提供了6种不同JPG图像质量选项(图2)——图像分辨率分为大(L)、中(M)和小(S)，每种分辨率下又分别提供了两种设置：精细和普通。
L画质最好，拍出来的照片文件最大，M中等，S最小，类似买衣服时候的LMS。
佳能单反相机视频制式PAL和NTSC的区别有以下几点：PAL是625行（扫描线）／帧，25帧／秒（40 ms／帧），50场／秒；NTSC是525行／帧， 30帧／秒（29．97fps， 33．37 ms／frame）。
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