大家好，今天来介绍自适应算法有哪些(均衡技术的均衡技术是什么)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！
均衡技术的均衡技术
自适应均衡器的原理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。最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。
自适应算法桐薯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，其中最小均方误差(LMS)准则和最小二乘(LS)准则是目前最为流行的自适应算法准则。由此可见LMS算法和RLS算法由于采用的最优准搏郑则不同，因此这两种算法在性能，复杂度等方面均有许多差别。
一种算法性基轮颂能的好坏可以通过几个常用的指标来衡量，例如收敛速度一一通常用算法达到稳定状态(即与最优值的接近程度达到一定值)的迭代次数表示；误调比——实际均方误差相对于算法的最小均方误差的平均偏差；运算复杂度— 完成一次完整迭代所需的运算次数；跟踪性能一一一对信道时变统计特性的自适应能力。
LMS自适应算法分析及在数字滤波器设计中的应用
自适应过程一般采用典型LMS自适应算法，但当滤波器的输入信号没察为有色随机过程时，特别是当输入信号为高度相关时，这种算法收敛速度要下降许多，这主要是因为输入信号的自相关矩阵特征值的分散程度加剧将导致算法收敛性能的恶化和稳态误差的增大。此时若采用变换域算法可以增加算法收敛速度。变换域算法的基本思想是：先对输入信号进行一次正交变换以去除或衰减其相关性，然后将变换茄姿后的信号加到自适应滤波器以实现滤波处理，从而改善相关矩阵的条件数。因为离散傅立叶变换�DFT 本身具有近似正交性，加之有FFT快速算法，故频域分块LMS�FBLMS 算法被广泛应用。
FBLMS算法本质上是以频域来实现时域分块LMS算法的，即将时域数据分组构成N个点的数据块，且在每块上滤波颤察绝权系数保持不变。其原理框图如图2所示。FBLMS算法在频域内可以用数字信号处理中的重叠保留法来实现，其计算量比时域法大为减少，也可以用重叠相加法来计算，但这种算法比重叠保留法需要较大的计算量。块数据的任何重叠比例都是可行的，但以50％的重叠计算效率为最高。对FBLMS算法和典型LMS算法的运算量做了比较，并从理论上讨论了两个算法中乘法部分的运算量。本文从实际工程出发，详细分析了两个算法中乘法和加法的总运算量，其结果为：
复杂度之比＝FBLMS实数乘加次数／LMS实数乘加次数＝（25Nlog2N＋2N－4）／[2N(2N－1)]�
采用ADSP的C语言来实现FBLMS算法的程序如下：
for(i＝0;i＜＝30;i＋＋)
{for(j＝0;j＜＝n－1;j＋＋)
{in[j]＝input[i×N＋j;]
rfft(in,tin,nf,wfft,wst,n);
rfft(w,tw,wf,wfft,wst,n);
cvecvmlt(inf,wf,inw,n);
ifft(inw,t,O,wfft,wst,n);
for(j＝0,j＜＝N－1;j＋＋)
{y[i×N＋j]＝O[N＋j]．re;
e[i×N＋j]＝refere[i×N＋j]－y[i×N＋j];
temp[N＋j]＝e[i×N＋j;}
rfft(temp,t,E,wfft,wst,n);
for(j＝0;j＜＝n－1;j＋＋)
{inf_conj[j]＝conjf(inf[j]);} ��
cvecvmlt(E,inf_conj,Ein,n);
ifft(Ein,t,Ein,wfft,wst,n);
for(j＝0;j＜＝N－1;j＋＋)
{OO[j]＝Ein[j]．re;
w[j]＝w[j]＋2＊u＊OO[j];}��
}
在EZ－KIT测试板中，笔者用汇编语言和C语言程序分别测试了典型LMS算法的运行速度，并与FBLMS算法的C语言运行速度进行了比较，表2所列是其比较结果，从表2可以看出滤波器阶数为64时，即使是用C语言编写的FBLMS算法也比用汇编编写的LMS算法速度快20％以上，如果滤波器的阶数更大，则速度会提高更多。
请问一下GRE考试的自适应模式算法是什么样的呀
虽然官方没有公布自适应算法，但根据模考和大量考生数据可以推理出如下模游侍型：
第一套算分的section一定是medium难度的，然后如果你键散对0-6个，下一个同类型section就会进入easy模式；7-13个，进入median模式；14-20个，进入hard模式。
easy模式并不代表好拿分，因为得分不仅和正确题数有关，还和这个部分的难度系数有关。
ETS没有公布官方的算分方式，但是根据多方信息汇总，大致可以得出如下数据：
easy模式的题以难度系数1，2，3为主；
medium模式的题以难度系数3，4为主；
hard模式的题以难度系数4，5为主。
比如第一个section对了14题，那么第二个section=就进入到了hard模式，但这时只对了7题，最后的分数大概是155；
如果第一个section对了8题，那么第二个section进入到了medium模式，这时需要对16题才能拿到155分。
如果第一个section对了6题，那么第二个section进入到了easy模式，这时哪怕第二个section全对稿磨氏，也只有151分。
什么是最小均方差准则
【最小均方差准则】就是均方误差最小准则。即选择一组时域采样值，采用最小均方误差算法（自适应算法的一种），以使均方误差最小，从而达到最优化设计。这一方法注重的是在整个频率区间内，总误差全局最小，但不能保证局部频率点的性能，有些频点可能会有较大的误差。
【自适应算法】是指处理和分析过程中，根据处理数据的数据特征自动调整处汪丛高理方法、处理顺序、处理参数、边界条件或约束条件，使郑局其与所困尺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。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。