用matlab编写的基于LMS算法的一维信号降噪处理

基本学习管理系统（BasicLMS） BasicLMS是一个Web应用程序，主要包含以下模块： 7. Pla窃 8.作业 9.提交跟踪 10.注册 11.公告 12.用户个人资料 13.安装 13.1。 要求 13.2。 指导 13.2.1。 数据库配置 13.2.1.1。 数据库播种 13.2.1.2。 数据库演示 13.3。 产生应用程式金钥 13.4。 帐目 13.4.1。 默认凭证 13.5。 沙盒 13.6。 跑步 14.安全漏洞 15.已知问题 1.关于BasicLMS BasicLMS是一个纯粹的教育性学习管理系统。 它不能满足LMS的所有目的。 但是，它提供了可以实现和集成的概念的证明。 在类似Unix的操作系统上工作。 2. API 我们要感谢以下API及其开发人员。 Zizcao /委托 yusufsyaifudin /分级库 分叉并优化了andrewna

基于LMS的平稳、非平稳信号自适应滤波器，matlab仿真代码

在CSDN里很少有关于基于分布式结构的自适应滤波算法的案例，导致初学者不理解什么是分布式算法，这个例子详细介绍了模型框架，通俗易懂

内容包括 LMS RLS KALMAM等自适应滤滤器的原程序,很实用,希望对大家能有帮助

基于RLS和LMS的自适应滤波器的MATLAB代码，带有中文注释 基于RLS和LMS的自适应滤波器的MATLAB代码，带有中文注释

代码注释十分详细，可将个人的数据导入后，直接运行即可。此代码为MIMO-LMS自适应均衡算法，以4×4(可自行修改)MIMO/MDM系统为例，信号调制方式为PAM4(可自行修改）,在CMA与收敛后，采用了三种MIMO-LMS算法：基础MIMO-LMS.分段步长MIMO-LMS与变步长MIMO-LMS，分别对四路接收信号进行均衡，计算均衡后数据的误码率并做出误码率与接收功率的曲线图。此外还可做出三种MIMO-LMS 均方误差MSE的收敛曲线，三种MIMO-LMS均衡前后信号散点图等。

　本文对变步长自适应滤波算法进行了讨论,建立了步长因子μ与误差信号e ( n) 之间另一种新的非线性函数关系. 该函数比已有的Sigmoid 函数简单,且在误差e ( n) 接近零处具有缓慢变化的特性,克服了Sigmoid 函数在自适应稳态阶段步长调整过程中的不足. 由此函数本文得出了另一种新的变步长自适应滤波算法,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响. 该算法有较好的收敛性能且计算量少. 计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的收敛性能优于已有的算法.

基于Verilog的，模数转换器场景下的LMS算法实现。此Verilog实现了基于LMS算法对输出进行校准的过程。不仅仅是一个函数，还包括读取数据和输出结果的过程。PS：此文件仅供抛砖引玉！

LMS和RLS滤波器算法的Matlab实现过程主要程序，全在word文档中间，经过运行过后可以正常使用，欢迎下载。