Language
Country/Area
No result found
Please try again with a different
query
"Never
Stop
Questioning"
ماذا أحدثت أبحاث ويدرو وهوف في الستينيات ثورة في عالم المرشحات
<ص>
في أوائل الستينيات، أجرى أستاذ جامعة ستانفورد برنارد ويدرو وطالب الدكتوراه تيد هوف بحثًا ثوريًا في مجالات معالجة الإشارات والشبكات العصبية. كان عملهم رائدًا في طريقة جديدة للتصفية التكيفية، وهي خوارزمية المربع الأصغر (LMS)، والتي كان لها تأثير عميق على العديد من التقنيات والتطبيقات اللاحقة. ولا تعمل هذه التقنية على تحسين كفاءة تقنية معالجة الإشارات فحسب، بل تمهد الطريق أيضًا لتطوير الاتصالات الإلكترونية الحديثة وأنظمة التحكم الآلي.
ولادة خوارزمية LMS
<ص> اعتمد بحث ويدرو وهوف في البداية على استكشافهما للشبكات العصبية أحادية الطبقة - على وجه التحديد، نظام يسمى ADALINE (الخلايا العصبية الخطية التكيفية). "قاعدة دلتا (دلتا)" التي اقترحوها هي استخدام طريقة النزول المتدرج لتدريب هذا النموذج حتى يتمكن من التعرف على الأنماط. الفكرة الأساسية لهذه التقنية الجديدة هي أنه يمكنهم تكييف الشبكة مع المدخلات الجديدة عن طريق الضبط المستمر لأوزان الخلايا العصبية لتقليل الخطأ بين القيم المتوقعة والفعلية.إن تطبيقهم الناجح لـ ADALINE قادهم إلى تطبيق هذا المبدأ لتصفية الاستجابة، والذي تطور في النهاية إلى خوارزمية LMS.
المبادئ الأساسية لخوارزمية LMS
<ص> خوارزمية LMS عبارة عن تقنية تصفية تكيفية يتم ضبطها بشكل أساسي لتقليل القيمة المربعة المتوسطة لإشارة الخطأ. من خلال حساب الخطأ بين الإخراج الفعلي للمرشح والإخراج المطلوب، ثم ضبط معلمات المرشح بناءً على هذا الخطأ، يمكن لهذه الطريقة أن تجعل المرشح يقترب تدريجيًا من الحل الأمثل. ومفتاح هذه العملية هو آلية التغذية الراجعة، لأن تعديل الفلتر يعتمد على إشارة الخطأ في الوقت الحالي.إن تقنية التصفية التكيفية القائمة على النسب المتدرجة هذه ليست سهلة الاستخدام فحسب، ولكنها تؤدي أيضًا أداءً جيدًا في التعامل مع تغييرات النظام الديناميكية.
العلاقة بين LMS ومرشح Wiener
<ص> في العديد من الطرق، يمكن النظر إلى خوارزمية LMS على أنها تطبيق لمرشح Wiener، لكن تقليل تبعيات الأخطاء لا يتطلب حساب الارتباط المتبادل أو الارتباط التلقائي. يحقق مرشح Wiener التصفية المثالية عن طريق تقليل متوسط مربع الخطأ، المقترض من خوارزمية LMS. والأهم من ذلك أن ميزة LMS هي أنه يمكنه ضبط معلمات المرشح بنفسه للتكيف مع التغيرات البيئية دون معرفة توزيع الإشارة.التأثير التكنولوجي
<ص> إن ظهور خوارزمية LMS لم يغير اتجاه تطوير تقنية التصفية فحسب، بل عزز أيضًا تحقيق عدد كبير من التطبيقات، خاصة في مجالات الاتصالات ومعالجة الصوت ومعالجة الصور. من خلال خصائص التكيف الفوري والتعلم الذاتي، يمنح نظام إدارة التعلم (LMS) النظام مرونة وقدرة أعلى على التكيف. سواء كان الأمر يتعلق بتصفية الضوضاء البيئية أو تحسين الإشارة، فإن سيناريوهات تطبيقه لا غنى عنها.النظرة المستقبلية
<ص> مع التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لا تزال العديد من التقنيات تبتكر وتتحسن حول خوارزميات نظام إدارة التعلم (LMS). في الحدود التكنولوجية المتغيرة باستمرار، كيف ستعمل المرشحات التكيفية المستقبلية على تحسين ودمج التقنيات الخوارزمية الجديدة؟ وهذه مسألة مهمة تستحق الاهتمام من قبل الباحثين في المستقبل.Trending Knowledge
nan
منذ السحر: تم إصدار The Gathering لأول مرة من قبل Wizards of the Coast في عام 1993 ، أطلقت لعبة البطاقة عددًا كبيرًا من المجموعات والبطاقات.يتم إطلاق 3 إلى 4 مجموعات رئيسية كل عام ، مما يسمح لعدد لا
كيف أحدثت خوارزمية LMS ثورة في مجال معالجة الإشارات؟
<ص>
خلال العقود القليلة الماضية، شهد تطوير تكنولوجيا معالجة الإشارات تغيرات ثورية، وأبرزها خوارزمية أقل متوسط مربع (LMS). خوارزمية LMS عبارة عن مرشح متكيف يحاكي سلوك المرشح المطلوب من خلال العثو
ل تعلم كيف تقوم خوارزمية LMS بمحاكاة المرشح المثالي
<ص>
في مجال معالجة الإشارات، تُعرف خوارزمية LMS (أقل متوسط مربع) بقدرتها على التكيف وكفاءتها. الهدف الأساسي لهذه الخوارزمية هو تقليل مجموع الأخطاء التربيعية بين الإشارة المطلوبة والإشارة الف