自适应最陡下降法Matlab仿真 含Matlab源程序及仿真图

自适应滤波器是在不知道输入过程的统计特性时，或是输入过程的统计特性发生变化时，能够自动调整自己的参数，以满足某种最佳准则要求的滤波器。所谓自适应滤波，就是利用前一时刻己获得的滤波器参数等结果，自动的调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。自适应滤波器实质上就是一种能调节其自身传输特性以达到最优化的维纳滤波器。自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适用于实时处理。

自适应噪声抵消LMS算法Matlab仿真，DSP计算机作业 数字信号处理 自适应 1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线； 2） 写出最陡下降法， LMS算法的计算公式（ ）； 3） 用MATLAB产生方差为0.05,均值为0白噪音S(n)，并画出其中一次实现的波形图； 4） 根据2）中的公式，并利用3）中产生的S(n)，在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法， LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线。 5）用MATLAB计算并画出LMS法时 随时间n的变化曲线（对 应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形；某一次实现的结果并不能从统计的角度反映实验的结果的正确性，为得到具有统计特性的实验结果，可用足够多次的实验结果的平均值作为实验的结果。用MATLAB计算并画出LMS法时J(n)的100次实验结果的平均值随时间n的变化曲线。 6）用MATLAB计算并在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出LMS法时100次实验中的H(n)的平均值的轨迹曲线； 7）对以上实验结果给出一些你认为有价值的讨论。

具体详实的代码，把算法按步骤实现、并有参数分析，是很好的学习资源

程序中： 先对一正弦波加入高斯噪声； 然后对其进行自适应滤波。 步长根据误差大小进行迭代。 补偿迭代函数基于反正切函数。 程序输出滤波后信号、每次迭代的步长值、每次迭代的误差值。

LMS算法及归一化LMS算法的MATLAB代码

基于LMS算法设计的回音消除程序，MATLAB环境下实现，程序包括了语音采集的编码解码，LMS算法应用，程序调试完成，除标准库函数，无自定义的调用函数

LMS语音信号去噪matlab代码，可以对一段较长的语音信号进行去噪

基于最小均方误差原则自适应的对信号进行波束形成，通过波束成形达到参数估计的各项指标

常见波束形成算法（包括但不限于CBF,MVDR,LMS算法）的MATLAB算法和仿真集合。