自己编的LMS算法程序，实现三种IS信道下的自适应辨识和逆辨识

十个开源LMS系统.docx

这是通信过程中自适应均衡的两种仿真方法。通过LMS及RLS算法来实现自适应均衡

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信号处理LMS,RLS，MMSE等算法源代码；信号处理LMS,RLS，MMSE等算法源代码

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

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本文正是基于这种高效结构的多输入FPA，在FPGA上成功实现了基于浮点运算的LMS算法。测试结果表明，实现后的LMS算法硬件资源消耗少、运算速度快且收敛性能与理论值相近。