对LMS自适应算法进行了详细的性能分析与讨论，针对LMS算法运算较复杂、适应性较弱、稳定性差的缺点提出了一种HLMS（混合LMS）算法。建立了自适应噪声抵消系统，利用MATILAB软件对食堂、体育馆两处的录音信号进行计算机语音去噪仿真分析。实验结果表明，两种自适应方法均能有效抑制各种噪声污染，提高语音信噪比为60%~85%，而且对引入的语音信号失真也较小，二者均在10%以下。HLMS算法比LMS算法更简洁，LMS算法调节性能敏感于参考输入的方差，而HLMS算法敏感于参考输入的均方根值，因此HLMS算法的适应性比LMS算法更强，在非平稳随机输入情况下HLMS算法更能提供稳定的工作性能，更能较好的恢复原始语音信号。

LMS可以用于ICS系统，这里简单介绍了一下LMS算法

LMS自适应时延估计延迟，通过LMS滤波去，得到最优权值矢量，最优权值对应延时值。动态分析

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提出一种基于LMS（Least Mean Square）自适应算法的滤波方法，介绍该方法在低频信号滤波上的应用及在FPGA平台上实现。传统数字滤波器FIR、IIR滤波器针对不同的系统和干扰信号，其滤波参数不固定。因此，在窄带信号的滤波处理中，传统滤波器对信号滤波降噪的效果往往受到衰减增益限制。提出的方法先以CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法产生的正弦信号来调制采样信号，根据采样信号与基准信号误差使其权向量沿负梯度方向终止于维纳解。该方法在类直流输入及带宽窄的情况下仍能有效过滤高频噪声，读取低检测信号幅值。理论分析和实验结果表明,与传统滤波方法对比，该滤波方法在处理窄带信号的滤波上更具有优势。

变步长的LMS自适应滤波算法matlab程序

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这篇文章介绍了基于LMS自适应算法的图像去模糊研究，以前下载的，和大家分享一下

LMS(最小均方误差)算法是基于梯度的算法，应用准则是均方误差函数（MSE）最小化原则，它在迭代运算中不断地调整滤波器权系数，直到MSE达到最小值为止。。。

基于Matlab 的LMS自适应滤波算法实现，孙帅，吕国芳，自适应滤波器是研究参数可以改变或调整的系统。该类系统可以自动适应信号传送变化的环境要求，无须知道信号的结构和先验知识，也