LMS算法原理及推导
这里介绍LMS推导步骤和过程，常用的自适应滤波有自适应噪声抵消，自适应谱线增强和陷波等...
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最小均方算法，简称LMS算法，是一种最陡下降算法的改进算法，是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，最早是由Widrow和Hoff提出来的。该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。其具有计算复杂程度低、在信号为平稳信号的环境中收敛性好、其期望值无偏地收敛到维纳解和利用有限精度实现算法时的平稳性等特性，使LMS算法成为自适应算法中稳定性最好、应用最广的算法。
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LMS系统辨识
用LMS算法做的系统辨识，结构为FIR，辨识系统任意选择了一个FIR的滤波器...
自适应噪声抵消算法
自适应噪声抵消 LMS 算法 Matlab 仿真，用一个二阶FIR的LMS自适应滤波 器消除正弦干扰的一个方案。...
基于DSP的自适应噪声抵消器设计.rar
本文的目的在于设计一个自适应噪音抵消系统,使其能消除含噪语音信号中的背景噪音,达到提高语音信号质量的目的.主要工作分为两大部分.本文在第一部分介绍了自适应数字滤波器的基本理论思想,具体阐述了自适应噪声抵消系统基本原理,并对自适应噪声抵消系统的指标、抵消性能进行了计算分析.自适应滤波器的算法是整个系统...
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