Combined Adaptive Filter with LMS-Based Algorithms´Abstract: A combined adaptive filter is proposed. It consists of parallel LMS-based adaptive FIR filters and an algorithm for choos

自适应滤波第1章绪论 (1)1．1自适应滤波理论发展过程 (1)1．2自适应滤波发展前景 (2)1．2．1小波变换与自适应滤波 (2)1．2．2模糊神经网络与自适应滤波 (3)第2章线性自适应滤波理论 (4)2．1最小均方自适应滤波器 (4)2．1．1最速下降算法 (4)2．1．2最小均方算法 (6)2．2递归最小二乘自适应滤波器 (7)第3章仿真 (12)

LMS自适应线性预测clcn=1000; %n为迭代次数u=0.02; %u为收敛步长；w1=0; %w1,w2为初始权向量值；w2=0;x(1)=0; %x(1)和x(2)为初始输入信号；x(2)=0;w(:,3)=[w1;w2]; %进行初始化；ee(n,100)=0;e1(n,100)=0;for k=3:n;for j=2:100x(k)=0.195

自适应信号处理算法（LMS算法）近来有许多同学想我询问LMS算法的仿真程序，这里提供一个从别处下载下来的，要验证。%自适应信号处理算法clear all；hold off；sysorder=5; %抽头数N=1000; %总采样次数n1=randn(N,1);%产生高斯随机系列n2=randn(N,1);[b,a]=butter(2,0.25);Gz=tf(

ε (k) = d(k) − y(k)M= d (k) − ∑Wi X (k − i) i =1式（8-1-3）写成向量形式（8-1-2） （8-1-3）ε (k) = d(k)

LMS类自适应算法

J (n) J (n) [0 J (n), 1J (n),…, M 1J (n)]T a1(n)j b1(n) J (n) aM 1(n)j J (n) bM

自适应噪声抵消LMS 算法Matlab 仿真传统的宽带信号中抑制正弦干扰的方法是采用陷波器(notch filter),为此我们需要精确知道干扰正弦的频率.然而当干扰正弦频率是缓慢变化时,且选频率特性要求十分尖锐时,则最好采用自适应噪声抵消的方法.下图是用一个二阶FIR 的LMS 自适应滤波器消除正弦干扰的一个方案。1） 借助MATLAB 画出误差性能曲面和

%LMS算法程序clearN=2000;Fs=500n=0:N-1;t=n/Fs;s=5*sin(2*pi*t);%标准正弦信号xn=randn(1,length(t));%与时间t等长随机信号 x=s+xn;%加噪信号w=[0,0];%初始2阶加权系数u=0.00026;%最佳参数for i=1:N-1;%自适应算法y(i+1)=xn(i:i+1)*w';

RLS 和LMS 自适应算法分析摘要：本文主要介绍了自适应滤波的两种算法：最小均方(LMS, LeastMean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法。我们对这两种基本的算法进行了原理介绍，并进行了Matlab 仿真。通过仿真结果，我们对两种自适应算法进行了性能分析，并对其进行了比较。用

自适应MATLAB lms程序【讨论】自适应滤波的MATLAB实现1.LMS算法的仿真程序：%lms算法clear allclose allhold off%系统信道权数sysorder=5;%抽头数N=1000;%总采样次数inp=randn(N,1);%产生高斯随机系列n=randn(N,1);[b,a]=butter(2,0.25);Gz=tf(b,a

LMS类自适应算法PPT幻灯片

自适应滤波第1章绪论 (1)1．1自适应滤波理论发展过程 (1)1．2自适应滤波发展前景 (2)1．2．1小波变换与自适应滤波 (2)1．2．2模糊神经网络与自适应滤波 (3)第2章线性自适应滤波理论 (4)2．1最小均方自适应滤波器 (4)2．1．1最速下降算法 (4)2．1．2最小均方算法 (6)2．2递归最小二乘自适应滤波器 (7)第3章仿真 (12)

利用LMS算法的自适应系统仿真[摘要] 一待辩识的iir系统，用一有限长度的fir滤波器来近似辩识系统，介绍了基于最小均方算法(lms算法)的自适应均衡器的原理和结构，采用lms算法得到n阶fir滤波器来逼近原iir滤波器，并且分析了步长，滤波器系数以及自适应过程中的噪声对系统辩识性能的影响，做出了仿真试验结果并分析了仿真试验结果的意义。[关键词] lms算

第18卷　第3期Vol.18　No.3重　庆　工　学　院　学　报Journal of Chongq ing Institute of Technology2004年6月June.2004【机械与电子】基于LMS算法的自适应均衡器的MATLAB实现尹丽丽,吴跃东(江苏省淮安信息职业技术学院电子信息工程系,江苏淮安　223001)摘要:介绍了基于最小均方算法(L

LMS自适应滤波算法

基于LMS的自适应滤波器典型应用的MATLAB实现学号：131040034 姓名：黄成摘要：介绍了自适应滤波器的原理和最小均方（LMS）算法, 并且利用MATLAB实现了自适应系统辨识和自适应干扰抵消。关键词：自适应滤波；最小均方算法；MATLABThe Realization of Adaptive filter based on LMS by Apply

自适应lms算法及其应用

第27卷　第5期　吉首大学学报(自然科学版)V ol.27　N o.5 2006年9月Journal of Jishou University(Natural Science Edition)Sept.2006 文章编号:1007-2985(2006)05-0073-03自适应均衡器的LMS算法实现及其仿真Ξ张雅彬,王融丽,刘　昕(吉首大学物理科学与信息工

利用LMS算法的自适应系统仿真[摘要] 一待辩识的IIR系统，用一有限长度的FIR滤波器来近似辩识系统，介绍了基于最小均方算法(LMS算法)的自适应均衡器的原理和结构，采用LMS 算法得到N阶FIR滤波器来逼近原IIR滤波器，并且分析了步长，滤波器系数以及自适应过程中的噪声对系统辩识性能的影响，做出了仿真试验结果并分析了仿真试验结果的意义。[关键词] LMS