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matlab例程 自适应线性预测编码问题
自适应线性预测编码问题，利用白噪声序列生成信号序列，进而进行LMS迭代，计算滤波器权系数的轨迹曲线和衰减曲线
matlab例程 自适应线性预测编码问题
自适应线性预测编码问题，计算LMS迭代时预测误差和系数误差的功率谱，绘出残余能量曲线和学习曲线
其他书籍 论文针对数字通信系统中
论文针对数字通信系统中，由于码间串扰(ISI)和信道加性噪声的干扰，导致信号在接收端产生误码，设计了基于LMS算法的自适应均衡器(滤波器)，并通过硬件描述语言VHDL和现场可编程逻辑器件FPGA实现均衡器的硬件实现。是一篇标准的毕业论文,有需要的朋友可以拿来做参考 ...
数学计算 muller法解方程
muller法解方程，是Newton法解方程的一种改进，计算更简单
matlab例程 递归式最小均方（RLS）算法的基本思想是力图使在每个时刻对所有已输入信号而言重估的平方误差的加权和最小
递归式最小均方（RLS）算法的基本思想是力图使在每个时刻对所有已输入信号而言重估的平方误差的加权和最小，这使得RLS算法对非平稳信号的适应性要好。与LMS算法相比，RLS算法采用时间平均，因此，所得出的最优滤波器依赖于用于计算平均值的样本数，而LMS（NLMS）算法是基于集平均而设计的，因此稳定环境下LMS（NLMS）算法在 ...
matlab例程 在自适应信号的理想输入为有正弦信号。噪声输入也为一正弦信号。它们相互迭加
在自适应信号的理想输入为有正弦信号。噪声输入也为一正弦信号。它们相互迭加，再经过LMS自适应算法，再比较它们的结果。