这个压缩文件包含两个文件夹：nlms 和 rls。 nlms 包含实现归一化最小均方算法的 matlab m 文件和具有 1 个周期心电波的 matlab mat 文件：纯噪声和随机噪声，rls 包含实现递归最小二乘算法的 matlab m 文件和具有 1 个周期心电波的 matlab mat 文件：纯噪声和随机噪声。 参考：Simon Heykins 的自适应滤波器理论。 如有任何澄清，请随时与我联系：vsalaiselvam@yahoo.com。 我很高兴分享我的知识和我的讲义。 谢谢你。

包含MVDR算法，RLS算法，奇异值分解MVDR算法用于功率谱估计的MATLAB仿真，里面附有详细的注释，有不理解的地方可以评论区回复，适合初学者参考

所有声音都是由一定的频谱组成，主动降噪技术的基本原理是对已经存在的噪声进行主动对抗和消除，与传统被动防御降噪不同，主动降噪技术通过技术手段，生成一组与所要消除的噪声相位相等的反相声波，将噪音中和，达到降噪的目的。

本文主要介绍了自适应滤波的两种算法：最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法。我们对这两种基本的算法进行了原理介绍，并进行了Matlab仿真。通过仿真结果，我们对两种自适应算法进行了性能分析，并对其进行了比较。用Matlab求出了LMS自适应算法的权系数，及其学习过程曲线，和RLS自适应权系数算法的学习过程。

RLS递归最小二乘，在线辨识参数，包括相关文档和代码，适合新手学习，代码可直接在matlab上运行。

基于带遗忘因子的最小二乘算法，提出一种模糊遗忘因子最小二乘算法。 首先利用帕德逼近法线性化技术建立永磁同步电机线性回归数学模型， 根据电流误差设计模糊控制 器，进行遗忘因子的自适应调整，并将其应用于永磁同步电机定子电阻的在线辨识中，较好地解决了 遗忘因子最小二乘算法中结果稳定性和收敛速度相互矛盾的问题

RLS算法中，权矢量随迭代次数的增长而变化的收敛情况

使用MATLAB软件，运用自适应滤波中的RLS算法实现麦克风降噪。采用m文件、simulink工具箱两种方式，使用生成函数与调用库函数两种方法，对比实现对带噪语音信号的去噪处理，得到了非常理想的仿真结果

MATLAB源码集锦-基于RLS算法的数据预测与MATLAB实现

Adaptive_filtering matlab 源代码， 包含RLS,IIR,LatticeRLS, QR-RLS, SubbandAdap, LMS, NonLinear AdapFilter