【信号去噪】基于低通和自适应滤波LMS去噪matlab源码.md

LMS Imagine.Lab AMESim系统建模和仿真实例教程作者付永领，全书共10章，主要内容包括初级实例、高级实例分析，高级特点，如批处理运行和线性分析、超级元件工具、脚本工具和活性指数工具的应用，与其他应用程序的接口技术，以及系统设计优化分析工具等。

中科大DSP2作业：LMS算法，画误差性能曲面和迭代过程，和最陡下降法对比

Widrow和Hoff等人于1960年提出均方误差(LMS)算法，由于其结构简单，计算量小，稳定性好，易于实现等优点而得到广泛的应用。LMS算法的缺点是收敛速度慢，它克服不了收敛速度和稳态误差这一对固有矛盾：在收敛的前提下，如果步长取较大值，虽然收敛速度能得到提高，但稳态误差会随之增大，反之稳态误差虽然降低但收敛速度就会变慢。为解决这一矛盾，人们提出了许多改进型自适应算法。其中很大一类是变步长LMS算法。文献[4]提出Sigmoid函数变步长LMS算法(SVSLMS)。该算法在初始阶段或未知系统的系数参数发生变化时，其步长较大，从而使该算法有较快的收敛速度；而在算法收敛后，不管主输入端干扰信号

在此代码中，实现了传统的最小均方 (LMS) 和可变步长 LMS (VSS-LMS) 算法并进行了比较以进行系统识别。 这两种算法构成了自适应信号处理的基础。 该代码得到了高度评​​价，并提供了相关资源。 希望这可以帮助！！

自适应滤波器在随机信号处理当中得到了广泛应用。文讲述了LMS算法和RLS算法的基本原理，基于两种算法的推导过程较为繁琐，不便理解，本文以两种算法的主要计算环节为突破口，选取合适的迭代公式，对两种算法进行公式推导，方便读者理解。同时，本文通过原理推导、软件仿真的试验方法，设置输入信号、噪声信号，通过输出信号的图像走势对两种算法的优缺点进行对比分析，使读者对两种算法及滤波器的设计具有直观的认识，有一定的参考意义。

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

这个是一个安佳摄像头的PC端程序，可以添加安佳摄像头配置等。

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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