自适应傅里叶分解 (AFD) 是傅里叶分解的推广。 它将给定信号表示为仅具有非负分析相位导数的单组分的总和。 此外，采用匹配的跟踪策略，AFD通过适应给定信号固有分量的基础提供快速的能量分解。 因此，AFD已成功应用于信号压缩，分离，降噪和系统识别。 有两种实现方式。 一种是传统的 AFD。 传统 AFD 的计算遵循论文“自适应傅立叶分解算法”中的方程。 另一个是基于FFT的AFD。 优化目标函数计算。 由于其计算速度快，建议使用基于 FFT 的 AFD。 将所有函数添加到 MATLAB 搜索路径后，您可以运行“AFD_Example.m”来尝试 AFD。 此外，还有一个图形用户界面来显示 AFD 的分解过程

自适应控制，在线进行系统结构和参数辨识或系统性能指标的度量，以便得到系统当前状态的改变情况，在线修改控制器的参数或可调系统的输入信号。

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LMS自适应时延估计延迟，通过LMS滤波去，得到最优权值矢量，最优权值对应延时值。动态分析

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基于LMS自适应滤波算法的电液伺服振动台加速度幅相控制，姚建均，姜贵林，电液伺服振动台通常需要对加速度响应进行良好的控制。基于极点配置理论通过三状态控制方法对电液伺服振动台的极点进行配置。因此

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双边滤波，matlab代码，改进的版本，去噪效果极佳，利用局部自适应阈值进行处理，耗时上有点儿长，实测可以用，可以供学习参考，非本人原创。

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