各种自适应算法 LMS NLMS VSLMS VSNLMS RLS 的matlab仿真 在回波消除中的应用仿真 并有PPT介绍

为了达到最佳的滤波效果，使自适应滤波器在工作环境变化时自动调节其单位脉冲响应特性，提出了一种自适应算法：最小均方算法（LMS算法）。这种算法实现简单且对信号统计特性变化具有稳健性，所以获得了极为广泛的应用。采用Matlab工具对基于LMS算法的自适应语音去噪进行了仿真试验。仿真结果 表明，应用LMS算法的自适应滤波器实现了对信号噪声的自适应滤除。

基于MATLAb的LMS算法，通过求相关矩阵，特征值分解，画出相应的学习曲线

当期望得到某个信号输出而滤波器的系数起初无法确定时,自适应滤波技术必须考虑并加以应用.有时这是由于传输条件改变或线路切换.自适应滤波器是包含可调抽头系数的滤波器,其系数可根据希望的性能准则通过自适应算法不断更新. TI的两种数字信号处理器TMS320c25和TMS320c30,针对自适应信号处理特点综合优化了功耗,速度,灵活性和处理器架构. 本书讨论了将这两宽数字信号处理器应用于实现自适应滤波算法的课题.

《自适应滤波器算法与实现》 的MATLAB源码，包含了各种自适应算法，如LMS NLMS, RLS,很实用。

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。