用LMS算法造句子，“LMS算法”造句

訓練階段的相關算法與工作階段的LMS算法可結合在同一個橫向濾波器結構中，從而加速了自適應信道估計器的收斂過程。

與傳統的LMS算法相比，WO - LMS算法既提高了收斂速度又可以得到較低的穩態均方誤差。

實驗結果表明，該算法與其它自適應濾器的LMS算法比較，具有更高的收斂率和較低的失調。

本文針對主動聲納的特點，分析了利用LMS算法的自適應線譜增強器提高主動聲納作用距離的可行*。

計算機*結果與理論分析相一致，*實了該算法比通常的補對算法和傳統的LMS算法有更快的收斂速度。

變步長LMS算法可顯著提高自適應並行干擾抵消器的*能。

模糊控制改進了自適應逆控制系統中LMS算法的*能，解決了恆定步長因子帶來的收斂速度和失調量之間的矛盾。

與傳統的LMS算法相比，WO -LMS算法既提高了收斂速度又可以得到較低的穩態均方誤差。