基于LMS算法，对输入信号中特定频率的信号进行提取。对一段信号分两段分别输入滤波器。由于存在一段时间间隔，噪声相关性差而信号相关性强，因此对该频率信号进行提取或滤除。

很好的毕业论文资料，可以作为参考。 智能天线技术是第三代移动通信系统的关键技术之一，它能有效地增大 系统的容量，最大限度地利用有限的频谱资源。智能天线核心是自适应波束 形成器，它能根据用户信号来波方向产生空间定向波束，将主波束对准期望 信号的来向，而旁瓣或零陷对准干扰信号的来向。达到充分利用期望用户信 号并抑制干扰信号的目的。 波束形成器也称为空域滤波器，其结构与普通的滤波器相似，因而多数 自适应滤波算法都可应用与自适应波束形成技术。且通常关于自适应波束形 成算法的研究都是基于普通的自适应滤波器模型展开的。

为了高速实现自适应信号处理，本课题在对自适应信号处理算法研究的基 础上，对 LMS 算法进行了基于 FPGA 的实现。首先对自适应 LMS 算法作了适合采用 流水线技术的划分，把整个算法划分为若干独立的子操作。然后在此基础上提出一种新 的流水线流程。该流水线流程可以分为局部流水线和整体流水线两种。它们在系统中相 互独立，但必须协调。在基于 FPGA 实现 LMS 算法的过程中，还采用现代电路设计最流 行的模块化设计的方法。根据设计过程中必须进行舍位处理，提出了修正的 LMS 算法的表达式，表示了实际实现与理论公式的偏差。仿真结果表明整个设计方 案是正确的、可行的。

LMS可以用于ICS系统，这里简单介绍了一下LMS算法

详尽的代码及仿真

针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.

自适应信号处理课程，自适应Notch滤波器（陷波器） 仿真 可以参考博客， https://blog.csdn.net/qq_33941436/article/details/81155640 博客内附详细原理 和 代码

MNE实时 这是用于使用MNE实时分析MEG / EEG数据的存储库。 该文档可以在这里找到： 依存关系 安装 我们建议使用Anaconda Python发行版。 我们要求您使用Python3。您可以选择通过pip实时安装mne。 除了numpy和scipy （标准的Anaconda安装中包括）之外，您还需要使用pip工具安装最新版本的MNE ： $ pip install -U mne 然后安装mne-realtime ： $ pip install https://api.github.com/repos/mne-tools/mne-realtime/zipball/master 如果要更新的mne-realtime版本可用，这些pip命令也可以使用。 如果您在计算机上没有管理员特权，请对pip使用--user标志。 快速开始 info = mne . io . read_i

LMS性能指标 权值幅度、跟踪曲线、收敛速度

为了提高图像编码预测器的预测性能，提出了一种低复杂度，高效的自适应预测方法。采用LMS（Least Mean Square）自适应滤波技术进行预测，并对预测值进行减邻域均值的改进，有效克服了图像的非零均值和非平稳性特征，满足LMS算法的要求，使预测性能得以提高 。通过对不同图像的仿真结果表明，该方法的预测差值图像的熵比GAP算法和MED算法的差值图像的熵要小0.1 bit/piexl左右，均方误差（MSE）也要小于后两者的均方误差。