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光纤通道均衡的最小均方算法
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我使用Matlab的LMS (最小均方算法)代码来均衡信道的影响，它适用于在MATLAB中产生的抽头延迟信道，但对于使用optisystem程序的光纤信道，它不能很好地工作，我认为问题出在光纤脉冲响应中，因为它不是有限的脉冲响应，算法需要有限的脉冲响应，但是如何解决这个问题呢？星座：这里是一个噪声信道的例子，其中LMS算法无法补偿其影响，是否有任何方法可以提高其在此SNR下的性能：
% // Set up paramet
浏览 6提问于2015-07-04得票数 7
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如何获得标量a，以获得最小均方误差(A，aB)。A= argmin((sum_{i=0}^{N-1}(A_i-aB_i)^2)/N)其中N是数组的长度。有没有更好的算法来找到？
浏览 13提问于2017-01-25得票数 1
我使用LMS Virtual Lab进行修改，但不幸的是，使用Virtual Lab时，我只能导入bdf文件，修改后，我需要将工作导出到新的bdf文件中。
浏览 1提问于2016-04-14得票数 0
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对于一维数据或由单个列组成的数据，计算错误(RMSE)非常简单。例如，我们可以使用python库。RMSE = mean_squared_error(y_actual, y_predicted, squared=TRUE)如果数据没有列，如何计算RMSE？y_act = np.array([1.022,0.94,1.278,2.096,1.404,1.638,1.742,2.279
浏览 0提问于2021-03-19得票数 2
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在修改了一个学习算法(特别是一个回归算法，我们称之为M1)以生成另一个学习算法M2之后，如何验证上述修改是否有效？这里是我所做的(通过10次交叉验证)10次训练集的平均均方根值: M2 < M1问题：
根据上面的列表，我们能得出M2比M1更好的结论吗？因此，算法</
浏览 0提问于2018-04-02得票数 1
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我采用最小均方算法作为均衡技术。有人能帮我画出模型和实测数据之间的对比的正确方法吗？如果估计是接近真实的，那么曲线应该非常接近彼此。下面是密码。passing through channel
y = (W)*U';
浏览 4提问于2017-09-22得票数 1
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我正在学习最小均方算法，并看到了这个代码。根据算法步骤，误差和权重更新的计算看起来是正常的。但是，它没有给出正确的输出。有人能帮忙解决这个问题吗？e(i) * x((i-(M)+1):i)';for i=(M+1):Nend
存储系数的权重矩阵w为零，这意味着LMS
浏览 3提问于2014-10-27得票数 0
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我如何想出一种算法，以n = |V|时间复杂度计算图的最小均方误差。
我在考虑Kruskal的算法，但它不能满足时间复杂度的要求。
浏览 0提问于2020-04-06得票数 1
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我需要在Simulink Desktop Real-Time toolbox上实现一个基于LMS的自适应音频消除算法。为了使(自适应) LMS算法正常工作，我需要能够逐个采样地工作，即在每个采样时刻，我需要使用两个麦克风的同步当前采样值来更新自适应滤波器。
浏览 0提问于2016-01-06得票数 1
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我最近从零开始写线性回归算法，以了解它背后的数学是如何工作的(这之前是个黑匣子)，所以我开始区分成本函数。没有意识到它，我使用平方误差的成本函数- MSE，但没有除以数据集的长度。有什么好处(更快的方法，最小或其他)使用均方误差比仅仅求和误差的平方？
浏览 0提问于2018-06-14得票数 4
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因为我是ML的初学者，所以我的问题可能是错的，但是我想知道Scikit学习使用什么算法来最小化它的linear_regression方法中的均方误差。
浏览 0提问于2018-11-21得票数 0
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以前的开发人员应用神经网络，并给我损失的结果，均方误差和最小均方误差。如何将这些结果与我的模型(线性回归)进行比较？我可以计算MSE和MAE，但什么是损失？
浏览 43提问于2020-08-06得票数 2
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我想计算下面模型的MSE和MAE。该模型在每个时期之后计算MSE。我需要做什么才能得到整体的MSE值？我可以使用相同的代码来计算MAE吗？非常感谢你提前 model.eval() images = images.to(device) targets = targets.float().to(de
浏览 59提问于2020-08-13得票数 0
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在其他问题中，我读到了错误函数和损失函数之间的区别，但是我没有弄清楚准确的距离是多少。在外行术语中，我理解的误差函数用于计算预测输出和实际输出之间的距离，损失函数是该误差函数的平均值。
浏览 2提问于2019-09-10得票数 0
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在下面的示例中，我想添加一行代码，它将会显示“x中的最佳均方误差是用y个组件生成的”，其中x是MSEP_object中的最小CV均方误差(未调整的CV)，y是产生该均方误差的组件数。
浏览 40提问于2017-08-03得票数 0
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