最小均方

最小均方（Least Mean Squares, LMS）算法是一種最佳化算法，基於維納濾波理論，最早由Widrow和Hoff提出。LMS算法不需要輸入信號和期望信號的統計特徵，通過在每個時刻更新權係數，以最小化均方誤差。這種算法具有計算複雜度低、在平穩信號環境中收斂性好、期望值無偏地收斂到維納解等優點，並且在有限精度實現時表現出穩定性。因此，LMS算法在自適應算法中具有廣泛的套用。