这个压缩文件包含两个文件夹：nlms 和 rls。 nlms 包含实现归一化最小均方算法的 matlab m 文件和具有 1 个周期心电波的 matlab mat 文件：纯噪声和随机噪声，rls 包含实现递归最小二乘算法的 matlab m 文件和具有 1 个周期心电波的 matlab mat 文件：纯噪声和随机噪声。 参考：Simon Heykins 的自适应滤波器理论。 如有任何澄清，请随时与我联系：vsalaiselvam@yahoo.com。 我很高兴分享我的知识和我的讲义。 谢谢你。

包含AR模型的建模以及用Kalman滤波算法和LMS算法求解模型参数的MATLAB仿真代码，里面附有详细的注释，适合初学者参考

包含MVDR算法，RLS算法，奇异值分解MVDR算法用于功率谱估计的MATLAB仿真，里面附有详细的注释，有不理解的地方可以评论区回复，适合初学者参考

这是频域自适应滤波器的演示该算法基于 Haykin，自适应滤波器理论第 4 版部分被 John Forte 在 Mathworks File Exchange 中的工作所困扰结果与内置的Matlab系统对象相同：FrequencyDomainAdaptiveFilter

对变步长自适应滤波算法进行了讨论,对VS-LMS算法进行了改进,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。理论分析和计算机仿真结果表明,该关系不仅具有原有算法收敛速度快的优 点,而且在低信噪比环境下比原有算法具有更好的抗噪声性能。

所有声音都是由一定的频谱组成，主动降噪技术的基本原理是对已经存在的噪声进行主动对抗和消除，与传统被动防御降噪不同，主动降噪技术通过技术手段，生成一组与所要消除的噪声相位相等的反相声波，将噪音中和，达到降噪的目的。

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。

RLS递归最小二乘，在线辨识参数，包括相关文档和代码，适合新手学习，代码可直接在matlab上运行。

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

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