自适应过滤法迭代几次

『壹』 自适应过滤法的应用

用自适应过滤法调整权数的方法如下：基于不断发现预测值与观测值之间的误差，然后对预测模型的权数加以调整，以缩小误差，并反复循环，最终使误差为零。调整权数的公式是按数学中最优化原理的最速下降法给出的。
一、自适应过滤法就是从自回归系数的一组初始估计值开始利用公式
逐次迭代，不断调整，以实现自回归系数的最优化。
自适应过滤法的基本步骤有：
（1）首先确定模型阶数P
（2）选择合适的滤波参数k
（3）计算每一次残差e
（4）根据残差e以及调整公式计算下一轮的系数
（5）迭代直到取得合适的系数
二、自适应过滤法的一个很重要的特点是经过逐次迭代，自回归系数可以不断调整，以使自回归系数达到最优化。
自适应过滤法优点是：
（1）简单易行，可采用标准程序上机运算。
（2）适用于数据点较少的情况。
（3）约束条件较少
（4）具有自适应性，他能自动调整回归系数，是一个可变系数的数据模型。
三、使用自适应过滤法应选择好滤波常数k，这样不仅可使迭代次数不太多，而且可以确保MSE取值最小。
滤波常数k的选择原则有：
（1）k越接近于1可以减少迭代次数
（2）为了避免太大的k而导致的误差序列的发散性，k应小于或等于1/P
（3）根据Box-Jenkins方法的基本知识，
，
而Windrow将其表述为：
四、对原始数列做标准化处理很重要，这样可加快迭代的收敛速度，并使取得的误差从平均意义上逐渐减小。
五、学会使用计算机来进行自适应过滤法的计算，这样可使自适应过滤法的应用变得简单易行。

『贰』 杩浠ｆ℃暟璁ㄨ

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