系統辨識的演算法

Ⅰ LMS自適應濾波演算法中要求的期望輸出和濾波器的輸入之間有什麼區別，採集的實際信號往往是無法知道期望輸出

自適應濾波演算法有幾種應用類型，不同類型的目的、原理和手段不同，所以相對應的選取輸入和期望信號也很不一樣。
1.系統辨識：當我們想描述一個未知系統（如一組復雜的模擬電路），解析的算出系統的沖擊響應或者系統函數是比較困難的。這時，我們就可以用未知系統的輸入和輸出訓練自適應濾波器（未知系統的輸入作為自適應濾波器的輸入，未知系統的輸出作為自適應濾波器的期望信號，當自適應濾波器收斂後，對應的濾波器就可以看做是未知系統的近似）。

Ⅱ 急問：最小二乘進行系統辨識的演算法推導中，為什麼輸出值y(n)與當前輸入值u(n)沒有關系

這是由數字控制理論決定的，本節拍的輸入u，影響未來節拍的輸出值y，不會影響本節拍的輸出值，舉例：本次節拍的輸入值變化，下次采樣的輸出值y才包含本節拍輸入值的變化對y的影響