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最小均方算法，簡稱LMS算法，是一種最陡下降算法的改進算法，是在維納濾波理論上運用速下降法后的優化延伸，最早是由Widrow和Hoff提出來的。該算法不需要已知輸入信號和期望信號的統計特征，“當前時刻”的權系數是通過“上一時刻”權系數再加上一個負均方誤差梯度的比例項求得。其具有計算復雜程度低、在信號為平穩信號的環境中收斂性好、其期望值無偏地收斂到維納解和利用有限精度實現算法時的平穩性等特性，使LMS算法成為自適應算法中穩定性最好、應用最廣的算法。

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這里介紹LMS推導步驟和過程，常用的自適應濾波有自適應噪聲抵消，自適應譜線增強和陷波等...

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lms算法 草草草 要這么多字。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...

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自適應噪聲抵消 LMS  算法 Matlab 仿真，用一個二階FIR的LMS自適應濾波 器消除正弦干擾的一個方案。...

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本文的目的在于設計一個自適應噪音抵消系統,使其能消除含噪語音信號中的背景噪音,達到提高語音信號質量的目的.主要工作分為兩大部分.本文在第一部分介紹了自適應數字濾波器的基本理論思想,具體闡述了自適應噪聲抵消系統基本原理,并對自適應噪聲抵消系統的指標、抵消性能進行了計算分析.自適應濾波器的算法是整個系統...

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