自适应 订阅
自适应就是在处理和分析过程中,根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件,使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应,以取得最佳的处理效果的过程。自适应过程是一个不断逼近目标的过程,它所遵循的途径以数学模型表示,称为自适应算法。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。 展开全文
自适应就是在处理和分析过程中,根据处理数据的数据特征自动调整处理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件,使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应,以取得最佳的处理效果的过程。自适应过程是一个不断逼近目标的过程,它所遵循的途径以数学模型表示,称为自适应算法。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。
信息
 应用
自动化领域
 释义
自动调整处理方法
相关概念
自适应控制、自适应滤波
中文名
自适应
 遵循的途径
自适应算法
外文名
self-adaptive
自适应自适应算法
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。算法有很多种,它的选择很重要,它决定处理系统的性能质量和可行性。常用的自适应算法有迫零算法,最陡下降算法,LMS算法,RLS算法以及各种盲均衡算法等。例如,自适应均衡器就是按照某种准则和算法对其系数进行调整最终使自适应均衡器的代价(目标)函数最小化,达到最佳均衡的目的,而各种调整系数的算法就称为自适应算法。自适应算法是根据某个最优准则来设计的。自适应算法所采用的最优准则有最小均方误差(LMS)准则,最小二乘(LS)准则、最大信噪比准则和统计检测准则等。LMS算法和RLS算法由于采用的最优准则不同,因此这两种算法在性能,复杂度等方面均有许多差别。
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