matlab利用一阶自回归过程,采用LMS算法实现前向线性预测器的设计

LMS 自适应滤波器 回声消除基于LMS算法的自适应滤波器在声学回声消除中的应用

基于DSP的汽车内部噪声主动智能控制系统设计，孟繁营，，本文在LMS的基础上研究了改进的归一化变步长最小均方误差算法（MNVS），得出了该算法的权重调整公式。论文以TMS320F2812 DSP为基础设计��

回声消除（基于TI的LMS算法）回声消除（基于TI的LMS算法）回声消除（基于TI的LMS算法）

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使用matlab实现LMS算法，收敛速度，MMSE

使用参数优化的改进归一化LMS算法的NC-UWB绿色通信的加权能量检测接收器

信号处理方面，LMS算法，最小均方算法（Least Mean Square, LMS）是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法， 是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，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。这种算法也被称为 Widrow-Hoff LMS 算法，在自适应滤波器中得到广泛应用， 其具有原理简单、参数少、收敛速度较快而且易于实现等优点。

LMS算法源代码,Least Mean Square

横向LMS算法是实现自适应数字波束形成的基本方法之一。提出了一种用Matab/Simulink中DSP Builder模块库设计算法模型，然后应用FPGA设计软件Modelsim 、QuartusII分析自适应滤波器时钟速度和消耗逻辑单元数的设计方法。实验表明：该方法易于实现、简单可靠。