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NLms（归一化最小均方算法）是一种广泛应用于自适应信号处理领域的高效算法，以其快速收敛和对输入信号动态范围的鲁棒性著称。在噪声消除、回声抑制及通信系统中发挥着不可替代的作用。通过深入学习NLms技术，工程师们不仅能够掌握其核心原理，还能灵活应用于各种实际项目中，提升系统的性能与稳定性。本页面汇集了25个精选资源，包括教程、案例分析及代码示例，助力您从理论到实践全面掌握NLms算法。

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若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度，那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程，其中一个主要的方法是归一化LMS算法（NLMS算法），变步长 的更新公式可写成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1） 式中， = e（n）x（n）表示...

📅 👤 changeboy
LMS 输入信号 矢量 矩阵

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...

📅 👤 bruce5996
RLS 递归 算法 加权

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