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n)~~~~~~~~~(9.14)
그래서
NABLA[E(e^2 (n))]~=~ -2e(n) X(n)~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~(9.15)
식 9.12와 식 9.15를 이용하여 LMS 알고리즘을 다음과 같이 다시 쓴다.
B(n+1) ~ =~ B(n)~ +~ Ke(n)X(n)~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~(9.16)
식 9.16은 다음과 같이 또 다시 쓸 수 있다.
b_i (n+1) ~= ~ b_i
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LMS 알고리즘 기반의 열화상 카메라를 이용한 분전반 이상감지 시스템 설계.\" 국내석사학위논문 공주대학교 일반대학원, 2020.
http://www.riss.kr/link?id=T15640132
이현재. \"모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 연산 오프로딩을 위한 이동경로 예측.\" 국
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템(LMS)을 활용하여 수강생의 학습 이력과 성취도를 분석하거나, 동영상 강의와 인터랙티브 콘텐츠를 제작하는 것도 필수적 기술이다. 또한, 인공지능(AI) 기반 추천 알고리즘을 활용하면 개인 맞춤형 학습 경로를 제공하여 학습 효과를 극대화
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LMS algorithm
for i=1:samp/4
if i==1
y = C * [x(1) 0 0]';
C = C + MU * (d(1) - y) * [x(1) 0 0];
elseif i==2
y = C * [x(2) x(1) 0]';
C = C + MU * (d(2) - y) * [x(2) x(1) 0];
else
y = C * [x(i) x(i-1) x(i-2)]';
C = C + MU * (d(i) - y) * [x(i) x(i-1) x(i-2)];
end
e = d(i) - y;
square(i) = e^2;
mmse(i)
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