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。

您可以参考我的博客http://adaptivefilterapplications.blogspot.com了解更多信息。 在这个模型中，我们展示了自适应滤波器如何执行和校正对信号的通道影响。 该模型显示了过滤器如何在每次迭代中适应通道。 您可以看到模型屏幕上显示的不同范围，如自适应滤波器权重、消息符号的散点图、滤波器的频率响应......它向您展示了结果：滤波器如何逐渐根据通道改变其权重。 更重要的是，它对分析和研究非常有用。 如果您想进行任何特定的应用程序，您可以进行分析，例如，哪种算法，步长的值应该是多少等等。 谢谢大家..总是欢迎您提出宝贵的建议...继续发布！！

自适应均衡器的LMS算法实现及其仿真.pdf

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主要介绍了常用的几种算法，包括LMS算法、RLS算法以及盲均衡常用的恒模算法(CMA)，并讨论了它们各自的优缺点。最后选用线性横向均衡器结构与上述3种系数调整算法，利用MATLAB进行仿真，并对结果进行分析与比较。

在均衡器的结构中主要介绍了 4 种自适应均 衡器结构即线性横向均衡器、 线性格型均衡器、判决反馈均衡器和分数间隔均衡 器， 并对这几种结构进行了比较。 对于系数调整算法主要介绍了常用的几种算法， 包括 LMS 算法、RLS 算法以及盲均衡常用的恒模算法(CMA)，并讨论了它们各自 的优缺点。 最后选用线性横向均衡器结构与上述 3 种系数调整算法， 利用 MATLAB 进行仿真，并对结果进行分析与比较。

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随着近年来数字通信技术的发展，信号中经常混有各种复杂成分，所以很多信号分析都是基于滤波器而进行的，而数字滤波器是通过数值运算实现滤波，具有处理精度高、稳定、灵活、不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊滤波功能。对于基带信号传输来说，自适应时域性均衡器越来越得到重视，它是以有限长冲激响应(FIR)数字滤波器为基础，提出的一种可以适应当前环境的一种滤波器，其所用的存储单元较少，效率高，精度高，而且能够保留一些模拟滤波器的优良特性，因此应用很广。Matlab软件以矩阵运算为基础，把计算、可视化及程序设计有机融合到交互式工作环境中，并且为数字滤波的研究和应用提供了一个直观、高效、便捷的利器。尤其是Matlab中的信号处理工具箱使各个领域的研究人员可以直观方便地进行科学研究与工程应用。本文介绍了自适应滤波器的理论基础，重点讲述了自适应滤波器的几种实现结构， 然后重点介绍了两种自适应滤波算法最小均方误差（LMS）算法和递推最小二乘（RLS）算法，并对LMS算法和RLS算法性能进行了详细的分析。其中LMS算法结构简单，鲁棒性强，但其收敛速度很慢，而RLS收敛速度快，但其运算量很大。最后本文对基于LMS算法和RLS算法的自适应滤波器进行MATLAB仿真分析。

 ：近年来，自适应均衡技术在通信系统中的应用日益广泛，利用自适应均衡技术在多径环境中可以有效地提高数字接收机的性能。为了适应宽带数字接收机的高速率特点，本文阐述了自适应均衡器的原理并对其进行改进。最后使用FPGA 芯片和Verilog HDL 设计实现了自适应均衡器并仿真验证了新方法的有效性。