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本文主要介绍了自适应滤波的两种算法：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。我们对这两种基本的算法进行了原理介绍，并进行了Matlab仿真。通过仿真结果，我们对两种自适应算法进行了性能分析，并对其进行了比较。用Matlab求出了LMS自适应算法的权系数，及其学习过程曲线，和RLS自适应权系数算法的学习过程。

！！如果资源需要积分可以联系我修改成0积分！！ 芯片采用STM32F407ZGT 本程序适配 和 正点原子 引脚分配相同的开发板/核心板（正点原子的开发板最好） 本程序需要使用1M的SRAM芯片（正点原子开发板自带） 采用片内DAC直接输出波形，在外部进行功率放大 包含验证程序的前后端电路设计（Altium文件） 设计背景： 有两路正弦波信号（有用信号和干扰信号），频率在10K~20K之间，峰峰值在1~2V之间，两路信号叠加成一路信号（混合信号）输入到滤波器（开发板）ADC接口； 干扰信号单独输入到滤波器另一个ADC接口。 滤波实现过程： 字数有限，无法全部展示。

在分析传统的定步长最小均方(LMS)算法、变步长LMS算法的基础上，通过建立误差信号与步长因子之间的新的非线性映射关系，提出新的改进型变步长LMS自适应算法．通过MATLAB仿真分析，证明了该算法具有较好的收敛速度和较小的稳态误差以及较好的时变系统跟踪能力．

针对现有LMS（least mean square）算法不能同时提高收敛速度及降低稳态误差的矛盾，提出一种改进的变步长LMS算法，建立了步长参数μ(n)与误差信号e(n)之间的一种新的非线性函数关系:与现有的算法相比，同时引入记忆因子λ和控制函数取值的参数β(n)，使当前步长与上一次迭代所得步长及前M个误差的平方相关。理论分析和计算机仿真结果表明，与现有几种常见的LMS算法相比，改进的算法收敛速度和稳态误差的性能指标得到了提高。

基于LMS的平稳、非平稳信号自适应滤波器，matlab仿真代码

　本文对变步长自适应滤波算法进行了讨论,建立了步长因子μ与误差信号e ( n) 之间另一种新的非线性函数关系. 该函数比已有的Sigmoid 函数简单,且在误差e ( n) 接近零处具有缓慢变化的特性,克服了Sigmoid 函数在自适应稳态阶段步长调整过程中的不足. 由此函数本文得出了另一种新的变步长自适应滤波算法,并且分析了参数α,β的取值原则及对算法收敛性能的影响. 该算法有较好的收敛性能且计算量少. 计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的收敛性能优于已有的算法.

1.含LMS算法的函数文件 2.实现了对正弦信号添加高斯噪声自适应滤波还原的基本应用 伪主动降噪 3.可任意读取mp3,wav格式，经过sound播放 4.demo演示

LMS算法的matlab代码实现，国外大学老师的讲义

LMS自适应滤波器程序的C程序,能够直接运行的C语言程序