在改进算法中,步长因子与误差信号自相关函数之间建立了一种改进的非线性函数关系。将改进算法应用到系统辨识中,通过计算机仿真结果看出,自适应滤波性能在收敛速度和稳态失调误差等方面得到改善。

用于学习Partitioned Block Frequency domain adaptive filter (PBFDAF)实现长延时回声消除的一种方法。细细品味文中的算法实现公式，能快速明白PBFDAF的实现过程。

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　　自适应滤波器理论是现代信号处理技术的重要组成 部分,他对复杂信号的处理具有独特的功能。自适应滤波 器在信号处理中属于随机信号处理的范畴。当前,自适应 滤波技术已广泛应用于自适应噪声对消、语音编码、自适 应网络均衡器、雷达动目标显示、机载雷达杂波抑制、自适应天线旁瓣对消等众多领域。在一些信号和噪声特性无 法预知或他们是随时间变化的情况下,自适应滤波器通过 自适应滤波算法调整滤波器系数 ,使得滤波器的特性 随信号和噪声的变化而变化,以达到最优滤波的效果,解 决了固定全系数的维纳滤波器和卡尔曼滤波器的不足。 本文在对自适应滤波算法研究的基础上,给出了不同信噪 比条件下,LMS 算法的仿真结果,并对仿真结果进行了 分析。

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通过将labview与MATLAB结合的开发的自适应滤波技术，可用于实用与仿真分析

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介绍了稀疏路径回声消除PNLMS、MPNLMS、IPNLMS和MIPNLMS的几种自适应滤波算法，并进行了Matlab的仿真比较。仿真结果表明，PNLMS的初始收敛速度优于NLMS，但当脉冲响应变得密集后性能明显下降，甚至不如NLMS。IPNLMS将NLMS与PNLMS结合，从而无论脉冲响应稀疏或是非稀疏，它都有较好的收敛速度。MPNLMS和MIPNLMS对PNLMS在权系数的分配上引入了对数函数，在相同条件下，使其收敛速度得到提高，但随着脉冲响应变得密集，MPNLMS的收敛速度有所下降，而MIPNLMS保持了最快的收敛速度。

DSP技术及应用实习-自适应滤波算法的实现

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