提出一种基于LMS（Least Mean Square）自适应算法的滤波方法，介绍该方法在低频信号滤波上的应用及在FPGA平台上实现。传统数字滤波器FIR、IIR滤波器针对不同的系统和干扰信号，其滤波参数不固定。因此，在窄带信号的滤波处理中，传统滤波器对信号滤波降噪的效果往往受到衰减增益限制。提出的方法先以CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法产生的正弦信号来调制采样信号，根据采样信号与基准信号误差使其权向量沿负梯度方向终止于维纳解。该方法在类直流输入及带宽窄的情况下仍能有效过滤高频噪声，读取低检测信号幅值。理论分析和实验结果表明,与传统滤波方法对比，该滤波方法在处理窄带信号的滤波上更具有优势。
2021-10-12 10:55:10
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介绍了自适应均衡器下的LMS和RLS算法的基本原理，并分析了2种算法中的忘却因子μ对LMS和RLS算法收敛性能的影响。通过仿真可知，在相同忘却因子下，RLS算法的收敛速度明显快于LMS算法，并且误差也比LMS算法小。
2021-10-04 08:51:12
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变步长的LMS自适应滤波算法matlab程序
2021-09-28 18:05:45
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