數字信號處理（機械工業出版社）的源碼，7章介紹IIR濾波器設計和matlab源碼，8章介紹FIR濾波器設計和matlab源碼，9章介紹自適應（LMS,Nlms,RLS,LMS的快速算法）濾波器設計和matlab源碼，希望幫助有需要的朋友
標簽： 數字信號處理 出版社 機械工業 源碼
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：ccclll
若不希望用與估計輸入信號矢量有關的相關矩陣來加快LMS算法的收斂速度，那么可用變步長方法來縮短其自適應收斂過程，其中一個主要的方法是歸一化LMS算法（Nlms算法），變步長 的更新公式可寫成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1） 式中， = e（n）x（n）表示濾波權矢量迭代更新的調整量。為了達到快速收斂的目的，必須合適的選擇變步長 的值，一個可能策略是盡可能多地減少瞬時平方誤差，即用瞬時平方誤差作為均方誤差的MSE簡單估計，這也是LMS算法的基本思想。
標簽： LMS 輸入信號 矢量 矩陣
上傳時間： 2016-07-07
上傳用戶：changeboy
遞歸式最小均方（RLS）算法的基本思想是力圖使在每個時刻對所有已輸入信號而言重估的平方誤差的加權和最小，這使得RLS算法對非平穩信號的適應性要好。與LMS算法相比，RLS算法采用時間平均，因此，所得出的最優濾波器依賴于用于計算平均值的樣本數，而LMS（Nlms）算法是基于集平均而設計的，因此穩定環境下LMS（Nlms）算法在不同計算條件下的結果是一致的
標簽： RLS 遞歸 算法 加權
上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：bruce5996
自適應濾波算法，變步長Nlms算法、wena濾波算法
標簽： 自適應濾波算法
上傳時間： 2017-01-20
上傳用戶：pinksun9
本文件包括了關于自適應濾波器matlab實現的主流模擬仿真，其中包括lms，Nlms，rls等等，供交流經驗
標簽： matlab 自適應濾波器 模擬 仿真
上傳時間： 2017-08-09
上傳用戶：kr770906
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