介绍自适应滤波器的基本原理，用LMS自适应算法来仿真，得到LMS算法在自适应滤波中的收敛特性

0 引言 　　自适应滤波器可广泛应用于系统识别、信号处理和数字通信等许多领域。而超大规模集成电路和FPGA的飞速发展，也促进了自适应滤波技术的进步。此外，由于其对干扰频率不敏感，且其权值调整是基于对系统参数的优化，因此，自适应滤波器仍然越来越多地受到人们的关注。 　　1 LMS自适应滤波器 　　1．1 LMS算法 　　均方误差(LMS)算法具有计算量小、易于实现等优点，因此，在实践中被广泛应用。LMS算法的基本思想是调整滤波器自身的参数，使滤波器的输出信号与期望输出信号之间的均方误差，并使系统输出为有用信号的估计。实质上，LMS可以看成是一种随机梯度或者随机逼近算法，可以写成如下的基本

完整代码，可直接运行

【语音去噪】最小二乘法（LMS）自适应滤波器matlab源码.md

设计了一种用于QAM（Quadrature Amplitude Modulation）解调信号的LMS自适应均衡器。此均衡器采用线性自适应算法中的最小均方算法（LMS），其结构由线性横向滤波器和需要训练序列的滤波器抽头系数更新模块组成，它可实现16/64/256点的QAM解调。利用MATLAB/Simulink对LMS自适应均衡器的收敛速度、误码率等指标进行仿真模拟，仿真结果表明，此LMS自适应均衡器对通过非理想信道的QAM传输信号具有较好的均衡性能。

研究了自适应滤波器的原理，公式推导及实现方法，结合LMS自适应滤波器的应用给出了matlab仿真结果及代码！

基于归一化LMS算法自适应均衡器的Simulink实现； 基于归一化LMS算法自适应均衡器的Simulink实现

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改进的LMS自适应时延估计方法

实现功能：音频读取、滤波效果时域绘图、信噪比SNR计算、滤波后音频输出； 额外附加：详尽注释； 个人课程设计所用原码，无需修改，保证即下即用！