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RLS和LMS自适应算法分析
本文主要介绍了自适应滤波的两种算法:最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法。我们对这两种基本的算法进行了原理介绍,并进行了Matlab仿真。通过仿真结果,我们对两种自适应算法进行了性能分析,并对其进行了比较。用Matlab求出了LMS自适应算法的权系数,及其学习过程曲线,和RLS自适应权系数算法的学习过程。
2021-06-29 09:06:30
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RLS
LMS
MATLAB
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LMS Imagine. Lab AMESim系统建模和仿真实例教程(电子版)
以相关AMESim仿真实例为基础,在AMESim软件中讲解有关软件的使用方法
2021-06-26 09:21:12
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电子书
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LMS-Based-Noise-Reduction:lms算法-源码
使用LMS算法的多麦克风降噪 录制一段语音信号input.wav(默认为无噪环境),为这段语音添加高斯噪声设定为主麦克风,得到主麦克风录制的受噪声污染的语音信号和参考麦克风录制的噪声LMSrefns.wav,利用LMS算法实现语音增强的目标,得到清晰的语音信号。 (1)主麦克风录制的语音信号是LMSprimsp.wav,参考麦克风录制的参考噪声是LMSrefns.wav.用matlab指令读取; (2)利用LMS算法对LMSprimsp.wav进行滤波去噪; (4)算法仿真收敛以后,得到降噪后的语音信号; (5)用matlab指令回放增强后的语音信号; (6)分别对增强前后的语音信号作频谱分析并plot出来。 主代码:main_.m LMS实现:LMSmyFilter.m 此处主程序没有调用自己实现的LMS算法函数,而是调用dsp工具箱中的LMS实现函数。 期望的语音信号 主麦克风的语音信
2021-06-23 09:21:37
3.87MB
MATLAB
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自适应噪声抵消系统的MATLAB仿真与分析.pdf
自适应噪声抵消系统的研究对于改善人们的生产和生活质量有着重要意义。本文主要通过在MATLAB中编程设计自适应噪声抵消系统,来仿真分析当受噪声干扰的有用信号经过其处理前后的信号变化情况,从而观察此自适应噪声抵消系统的噪声抵消效果。为了较好地达到信号处理的目的,本文采用了性能稳定、结构简单的最小均方误差LMS算法,来仿真验证输入输出的变化情况。最后,本文对仿真结果进行了对比分析,说明了此自适应噪声抵消系统对于受干扰的有用信号的改善效果。
2021-06-22 12:02:13
1.35MB
MATLAB
自适应
噪声抵消系统
LMS
LMS+Virtual.Lab+11+安装方法
LMS+Virtual.Lab+11+安装方法
2021-06-21 19:45:55
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LMS
11安装方法
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自适应均衡器的LMS算法实现及其仿真.pdf
自适应均衡器的LMS算法实现及其仿真.pdf
2021-06-21 10:16:43
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SICK激光雷达LMS 快速使用向导
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2021-06-21 09:06:31
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几种经典自适应滤波算法源代码(LMS,RLS,MMSE)
几种经典自适应滤波算法源代码(LMS,RLS,MMSE),可以运行,木有错
2021-06-17 22:46:03
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RLS
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LMS线性均衡器代码
代码实现线性LMS均衡过程,采用变步长和非变步长实现,具体有文档,里面有详细的参考文献网址,可根据文献原理自行计算。并附有说明。
2021-06-17 21:45:58
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LMS均衡
码间干扰
线性均衡
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LMS code learning curve学习曲线 matlab
LMS code learning curve学习曲线 matlab
2021-06-17 18:01:51
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