离散时间信号，时域离散随机信号，维纳滤波器，线性预测，自适应处理，LMS,最小二乘估计，RLS,卡尔曼滤波

这是一个自适应滤波器的matlab程序

包括 Blind_Adaptive_Filtering，Fast_Transversal_RLS_Algorithms ，IIR_Adaptive_Filters，Lattice-based_RLS_Algorithms

为了减小分数阶数变阶数最小均方算法(fractionaltap-lengthleastmeansquare,FTLMS)稳态滤波器阶数误差,提出了一种变误差宽度的变阶数LMS算法,并对该算法进行稳态理论分析,给出参数选择的依据。为了验证该算法性能,设置了3种仿真环境:信噪比(signaltonoiseratio,SNR)为20dB、0dB及冲击响应权系数呈稀疏分布。仿真结果表明,与FTLMS算法相比,在SNR为20dB及冲击响应权系数呈稀疏分布仿真条件下,当收敛速度相同时,滤波器阶数稳态误差减小为10%,

适用于初学者练习和入门，里面有几种基础算法的源码和练习版本，需要对照书去学习

变步长仿射自适应滤波器（VSS-APA）和集员仿射自适应滤波器（SM-APA-U）的MATLAB代码 里面包含两个自适应滤波器的性能分析和评价指标

这是基于科学出版物的用于医学图像噪声去除的新型 GNDF 技术的实际实现： http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3121643/ 一种基于非线性扩散滤波器模型的新型去噪滤波器。 我们不是在感兴趣的像素周围使用四个方向梯度，而是使用从局部像素强度分布导出的几何参数来计算水平和垂直方向的扩散系数。 我们已经测试了滤波器性能，包括边缘保留和降噪。 这种去噪滤波器可以极大地用于医学图像的快速降噪。

算法包含LMS自适应滤波器算法，LMS自适应滤波器算法，RLS自适应滤波算法，能解决多种自适应滤波仿真问题。

使用MATLAB代码，通过LMS算法对三个正弦信号叠加了带限噪声后的输入信号进行自适应滤波，其中LMS算法具有广泛的适应性。具体使用及解释可以参见我的博文。

本文在论述自适应滤波的基本原理及其简单应用的基础上，简要介绍了LMS自适应滤波算法、RLS自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共轭梯度算法、基于子带分解的自适应滤波算法、基于QR分解的自适应滤波算法等。并对几种典型自适应滤波算法的性能特点进行比较，给出了算法性能的综合评价，最后给出了LMS算法去噪声的简单仿真。