System identification with adaptive filter using full and partial-update Least-Mean-Squares
標簽： Least-Mean-Squares identification partial-update adaptive
上傳時間： 2014-01-02
上傳用戶：bibirnovis
System identification with adaptive filter using full and partial-update Normalised-Least-Mean-Squares
標簽： Normalised-Least-Mean-Squar identification partial-update adaptive
上傳時間： 2017-09-13
上傳用戶：leixinzhuo
System identification with adaptive filter using full and partial-update Transform-Domain Least-Mean-Squares
標簽： Transform-Domain identification partial-update Least-Mean
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：ztj182002
~{JGR 8vQ IzWwR5SC5D2V?bD#DbO5M3~} ~{3v?b~} ~{Hk?b~} ~{2iQ/5H9&D\~} ~{?IRTWw@)3d~} ~{TZ~}JDK1.4.2~{OBM(9}~}
標簽： IzWwR IRTWw JGR 8vQ
上傳時間： 2015-02-22
上傳用戶：ommshaggar
b to b 模式 電子商務系統 ，c# 開發 , B/S結構
標簽： to 模式 電子商務系統
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：hanli8870
This program simulates plant identification least mean square (NLMS) alogrithm reference: 《LMS算法的頻域快速實現》
標簽： identification alogrithm simulates reference
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：kristycreasy
This program simulates plant identification using frequency block least mean square (FBLMS) alogrithm reference: 《LMS算法的頻域快速實現》 LMS is modified by XXX in XXX place, see details in XXX relevant document
標簽： identification frequency simulates alogrith
上傳時間： 2016-02-29
上傳用戶：kytqcool
a XOR b> a,然后a XOR b< b,and both a and b are dependent data
標簽： XOR and dependent both
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：yxgi5
this is a code for adaptive interfrence cancellation on a certain signal using the least mean square algorithm LMS using matlab.
標簽： cancellation interfrence adaptive certain
上傳時間： 2017-04-04
上傳用戶：GavinNeko
采用一種快速收斂變步長LMS（Least mean square ） 自適應最小均方算法matlab源程序，其中算法所做的工作是用FIR 濾波器的預測系統，對IIR系統進行預測，如果階數越高越能逼近被預測系統。
標簽： matlab square Least mean
上傳時間： 2013-12-08
上傳用戶：3到15
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