标题: 最小均方算法（LMS Algorithm）理论及DSP实现（2） [打印本页]

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作者: yuyang911220    时间: 2017-6-20 08:53     标题: 最小均方算法（LMS Algorithm）理论及DSP实现（2）

• /*
• * zx_lms.c
• * Least Mean Squares Algorithm
• *  Created on: 2013-8-4
• *      Author: monkeyzx
• */
• #include "zx_lms.h"
• #include "config.h"
• #include <stdio.h>
• #include <stdlib.h>
• static double init_y[] = {4.00,3.30,3.69,2.32};
• static double init_x[] = {
•         2.104,3,
•         1.600,3,
•         2.400,3,
•         3.000,4
• };
• static double weight[2] = {0.1, 0.1};
• /*
• * Least Mean Square Algorithm
• * return value @error when stop iteration
• * use @lms_prob->method to choose a method.
• */
• double lms(struct lms_st *lms_prob)
• {
•     double err;
•     double error;
•     int i = 0;
•     int j = 0;
•     int iter = 0;
•     static double *h = 0;       /* 加static,防止栈溢出*/
•     h = (double *)malloc(sizeof(double) * lms_prob->m);
•     if (!h) {
•         return -1;
•     }
•     do {
•         error = 0;
•         if (lms_prob->method != STOCHASTIC) {
•             i = 0;
•         } else {
•             /* i=(i+1) mod m */
•             i = i + 1;
•             if (i >= lms_prob->m) {
•                 i = 0;
•             }
•         }
•         for ( ; i<lms_prob->m; i++) {
•             h = 0;
•             for (j=0; j<lms_prob->n; j++) {
•                 h += lms_prob->weight[j] * lms_prob->x[i*lms_prob->n+j]; /* h(x) */
•             }
•             if (lms_prob->method == STOCHASTIC) break;   /* handle STOCHASTIC */
•         }
•         for (j=0; j<lms_prob->n; j++) {
•             if (lms_prob->method != STOCHASTIC) {
•                 i = 0;
•             }
•             for ( ; i<lms_prob->m; i++) {
•                 err = lms_prob->lrate
•                         * (lms_prob->y - h) * lms_prob->x[i*lms_prob->n+j];
•                 lms_prob->weight[j] += err;            /* Update weights */
•                 error += ABS(err);
•                 if (lms_prob->method == STOCHASTIC) break; /* handle STOCHASTIC */
•             }
•         }
•         iter = iter + 1;
•         if ((lms_prob->max_iter > 0) && ((iter > lms_prob->max_iter))) {
•             break;
•         }
•     } while (error >= lms_prob->threshhold);
•     free(h);
•     return error;
• }
• #define DEBUG
• void zx_lms(void)
• {
•     int i = 0;
•     double error = 0;
•     struct lms_st lms_prob;
•     lms_prob.lrate = 0.01;
•     lms_prob.m = 4;
•     lms_prob.n = 2;
•     lms_prob.weight = weight;
•     lms_prob.threshhold = 0.2;
•     lms_prob.max_iter = 1000;
•     lms_prob.x = init_x;
•     lms_prob.y = init_y;
• //  lms_prob.method = STOCHASTIC;
•     lms_prob.method = BATCH;
• //  error = lms(init_x, 2, init_y, 4, weight, 0.01, 0.1, 1000);
•     error = lms(&lms_prob);
• #ifdef DEBUG
•     for (i=0; i<sizeof(weight)/sizeof(weight[0]); i++) {
•         printf("%f\n", weight);
•     }
•     printf("error:%f\n", error);
• #endif
• }

复制代码

         输入、输出、初始权值为

• static double init_y[] = {4.00,3.30,3.69,2.32};
• static double init_x[] = {        /* 用一维数组保存 */
• 2.104, 3,
• 1.600, 3,
• 2.400, 3,
• 3.000, 4
• };

复制代码

• static double weight[2] = {0.1, 0.1};

复制代码
        main函数中只需要调用zx_lms()就可以运行了，本文对两种梯度下降方法做了个简单对比，

         需要说明的是：batch算法是达到最大迭代次数1000退出的，而stochastic是收敛退出的，因此这里batch算法应该没有对数据做到较好的拟合。stochastic算法则在时钟周期上只有995，远比batch更有时间上的优势。
         注：这里的error没有太大的可比性，因为batch的error针对的整体数据集的error，而stochastic 的error是针对一个随机的数据实例。
         LMS有个很重要的问题：收敛。开始时可以根据给定数据集设置w值，使h(x)尽可能与接近y，如果不确定可以将w设置小一点。

         这里顺便记录下在调试过程中遇到的一个问题：在程序运行时发现有变量的值为1.#QNAN。
         解决：QNAN是Quiet Not a Number简写，是常见的浮点溢出错误，在网上找到了解释
         A QNaN is a NaN with the most significant fraction bit set. QNaN’s propagate freely through most arithmetic operations. These values pop out of an operation when the result is not mathematically defined.
         在开始调试过程中因为迭代没有收敛，发散使得w和error等值逐渐累积，超过了浮点数的范围，从而出现上面的错误，通过修改使程序收敛后上面的问题自然而然解决了。

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