基于RLS和LMS的自适应滤波器的MATLAB代码，带有中文注释。

系统辨识课上的实验作业，该压缩文件里包含我的实验报告以及matlab源代码，包括由M序列产生白噪声，递推最小二乘法以及使用F-Test法进行模型阶次辨识，比较适合学生。

LMS_Identify.m实现了LMS算法和NLMS算法的性能比较，文档详细描述了LMS自适应滤波器对信号滤波的步骤以及归一化LMS算法（NLMS）基于信号功率的自适应步长的调节函数

基于simulink的lms算法源代码 传递函数，框架都有

本文章中包括我编写 matlab 最小二乘蒙特卡罗（LMS）美式期权定价 程序，以及相关资料，欢迎下载学习，如有错误指不吝赐教

LMS最基本的算法，适合刚学DSP的朋友 实测可用 clear; clc; close all; N=2048; r=0.1; for m=1:200; v=randn(1,N); a1=1.558; a2=-0.81; x(1)=v(1); x(2)=a1*x(1)+v(2); for n=3:N x(n)=a1*x(n-1)+a2*x(n-2)+v(n); end。。。。。

基于LMS算法，64阶 ，收敛因子为0.001

介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。

LMS均衡算法的matlab仿真，设置好数据：训练序列和传输数据，首先使用随机的训练序列进行训练达到均衡收敛，长度为2000，然后使用得到的抽头系数进行均衡，画出均衡前后的星座图比较，画出误差曲线。对LMS理解起到很好的作用。

用LMS算法实现实时录取的语音或者音乐信号与噪声混音后提取有用信号而抑制噪声信号