The LMS algorithm has been quite us

The LMS algorithm has been quite useful in adaptive equalizers, telephone cancelers, and so forth. Other methods, such as the recursive least squares (RLS) algorithm [4], can offer faster convergence than the basic LMS but at the expense of
more computations.The RLS is based on starting with the optimal solution and then
using each input sample to update the impulse response in order to maintain that
optimality. The right step size and direction are defined over each time sample.
Adaptive algorithms for restoring signal properties become useful when an
appropriate reference signal is not available.

Kết quả (Việt) 1:

Các thuật toán LMS đã khá hữu ích trong việc thích ứng equalizers, điện thoại cancelers và vv. Các phương pháp khác, chẳng hạn như các thuật toán đệ quy tối thiểu (RLS) [4], có thể cung cấp hội tụ nhanh hơn so với các LMS cơ bản nhưng tại hiß╗çp củatính toán nhiều. RLS dựa trên bắt đầu với các giải pháp tối ưu và sau đósử dụng mỗi mẫu nhập để Cập Nhật đáp ứng xung để duy trì đóđiều. Kích thước bên phải bước và hướng được quy định trong từng mẫu thời gian.Thích nghi các thuật toán để phục hồi tính chất tín hiệu trở nên hữu ích khi mộttài liệu tham khảo phù hợp tín hiệu không phải là không có sẵn.

Kết quả (Việt) 2:

Các thuật toán LMS đã được khá hữu ích trong bộ cân bằng thích nghi, Canceler điện thoại, và vv. Các phương pháp khác, chẳng hạn như các phương tối thiểu đệ quy (RLS) thuật toán [4], có thể cung cấp nhanh hơn tụ hơn LMS cơ bản nhưng tại các chi phí của
nhiều computations.The RLS được dựa trên bắt đầu với các giải pháp tối ưu và sau đó
sử dụng mỗi mẫu đầu vào cập nhật các đáp ứng xung để duy trì rằng
tối ưu. Kích thước bước đi đúng đắn và hướng được xác định trên mỗi mẫu thời gian.
Thuật toán thích ứng cho việc khôi phục tính tín hiệu trở nên hữu ích khi một
tín hiệu tham khảo thích hợp là không có sẵn.