自适应滤波算法完整代码，可优化可仿真，优化过程非常简单，只用修改迭代公式即可，是学习自适应滤波算法非常好的源代码材料

针对传统的自适应滤波器算法步长变化和收敛精度之间的矛盾,及抗干扰能力差的问题,提出了改进的LMS算法,并运用MATLAB对这一算法进行实例分析研究,试验测试结果表明:改进的LMS算法应用到矿井提升机故障诊断中,在解决步长变换和收敛精度之间矛盾的基础上,也提高了抗干扰能力。

0 引言 　　自适应滤波器可广泛应用于系统识别、信号处理和数字通信等许多领域。而超大规模集成电路和FPGA的飞速发展，也促进了自适应滤波技术的进步。此外，由于其对干扰频率不敏感，且其权值调整是基于对系统参数的优化，因此，自适应滤波器仍然越来越多地受到人们的关注。 　　1 LMS自适应滤波器 　　1．1 LMS算法 　　均方误差(LMS)算法具有计算量小、易于实现等优点，因此，在实践中被广泛应用。LMS算法的基本思想是调整滤波器自身的参数，使滤波器的输出信号与期望输出信号之间的均方误差，并使系统输出为有用信号的估计。实质上，LMS可以看成是一种随机梯度或者随机逼近算法，可以写成如下的基本

　　自适应滤波器理论是现代信号处理技术的重要组成 部分,他对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波 器在信号处理中属于随机信号处理的范畴。当前,自适应 滤波技术已广泛应用于自适应噪声对消、语音编码、自适 应网络均衡器、雷达动目标显示、机载雷达杂波抑制、自适应天线旁瓣对消等众多领域。在一些信号和噪声特性无 法预知或他们是随时间变化的情况下,自适应滤波器通过 自适应滤波算法调整滤波器系数 ,使得滤波器的特性 随信号和噪声的变化而变化,以达到最优滤波的效果,解 决了固定全系数的维纳滤波器和卡尔曼滤波器的不足。 本文在对自适应滤波算法研究的基础上,给出了不同信噪 比条件下,LMS 算法的仿真结果,并对仿真结果进行了 分析。

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1 自适应滤波器原理 2 自适应线性组合器 3 均方误差性能曲面 4最陡下降算法 5 LMS算法 6 RLS算法 7 典型应用：噪声消除

弱GNSS信号跟踪技术是卫星导航接收机关键技术之一,跟踪技术的好坏将直接影响卫星导航接收机在弱信号条件下的跟踪性能;在动态环境和先验信息不充分的情况下,由于扩展卡尔曼滤波(EKF)的固定设计使其不能满足要求,针对此不足引入一种自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)的信号跟踪算法;该自适应滤波算法能够实时监测残差或滤波器新息的动态变化,来修正观测噪声方差和状态噪声方差,以此调整滤波器增益,观测值和控制预测值在滤波结果中的权重;理论分析和结果表明,该算法能够充分利用观测信号的统计特性,克服了传统EKF算法不足,获得更好的跟踪性能。

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【语音去噪】最小二乘法（LMS）自适应滤波器matlab源码.md

大学生做课设，往年竞赛题目简易自适应滤波器~~~