什么是LMS算法，全称是什么

1959年，Widrow和Hof提出的最小均方(LMS )算法对自适应技术的发展起了极

大的作用。由于LMS算法简单和易于实现，它至今仍被广泛应用。对LMS算法的性能

和改进算法已经做了相当多的研究，并且至今仍是一个重要的研究课题。进一步的研究

工作涉及这种算法在非平稳、相关输入时的性能研究。当输入相关矩阵的特征值分散时，

LMS算法的收敛性变差，研究的另一个方面在于如何解决步长大小与失调量之间的矛

盾。

全称 Least mean square

先说说谱减法，是通过付利叶变化在频域上实现 *** 作，这就要求噪声和本真声音在频谱上有一定的区分度。

LMS算法是一种自适应算法，它的利用价值就是，倘若本真和噪声频谱完全重叠的话，那用频减法是没法实现的，于是它是按照对比匹配来进行滤波。

优缺点：

谱减法，直接快速，但是频谱重叠部分滤不到

LMS，重叠也能滤，缺点是基于逐次匹配，需要一段时间才能实现滤波效果，而且还滤的不完全干净

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。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。

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。在理论上证明了对于任何统计特性的噪声干扰,VLMS算法优于LMS算法。

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，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。

没写过。基本原理应该是修改定时器的定时时间来完成的。实际发声频率是蜂鸣器本身频率及给定方波频率的和频和差频。需要调试实现。

铃声假设为“嘀铃铃铃”。能否找到2个频率点‘嘀’音和‘铃’音来模拟。

模拟音为DXLXLXLXLX。D音为频率D，时长dmS；X为静音，时长为xmS；L音为频率L，时长为lmS。

将D、X、L组合音做一个定时时间初值数组。每次中断后，翻转，计数，并重置下一初值。

贴上一个报警音程序，仅供参考。

#include <reg51h>

sbit SPK = P2^5;

unsigned char frq;

void delayms(unsigned char ms);

main()

{

TMOD = 0x01;

frq = 0x00;

TH0 = 0x00;

TL0 = 0xff;

TR0 = 1;

IE = 0x82;

while(1)

{

frq++;

delayms(1);

}

}

void timer0() interrupt 1 using 1

{

TH0 = 0xfe;

TL0 = frq;

SPK = ~SPK;

}

void delayms(unsigned char ms)

{

unsigned char i;

while(ms--)

{

for(i = 0; i < 120; i++);

}

}

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