两种自适应滤波比较论文，主要用途在信号处理上。

从自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。本文从自适应滤波器研究的意义入手，介绍了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。自适应滤波器的算法是整个系统的核心。本文中，对最基本的自适应算法，即最小均方误差(LMS)算法进行了详细的介绍和分析。采用LMS算法设计FIR结构自适应滤波器，用DSP实现了自适应滤波器。实验结果表明，该自适应滤波器滤波效果优越。

自适应滤波算法在功率谱估计中的应用研究，贾存丽，郭娜，功率谱估计是分析随机信号的一种重要分析方法，功率谱估计一般可分为经典谱估计(非参数估计)和现代谱估计(参数估计)两种方法，在��

355页《自适应滤波算法与实现（第二版）》.电工.[英]Diniz 在CSDN上没有找到这本书的完整版，在其他地方找到了，现在和大家分享。 仅供学习交流使用，请勿用于商业，如果侵犯了您的权益，请删除。

自适应滤波最陡梯度下降法matlab仿真绘制性能曲面和权值搜索路径

维纳自适应滤波器设计及 Matlab实现 摘 要 本文从随机噪声的特性出发分析了传统滤波和自适应滤波基本工作原理和 性能以及滤波技术的现状和发展前景然后系统阐述了基本维纳滤波原理和自 适应滤波器的基本结构模型接着在此基础上结合最陡下降法引出 LMS算法在 MSE准则下设计了一个定长的自适应最小均方横向滤波器并通过 MATLAB 编程实现接着用图像复原来验证该滤波器的性能结果表明图像的质量在 MSE

以组合导航系统为应用背景,在现有方法的基础上,提出Sage Husa自适应滤波算法的应用.采用常规卡尔曼滤波时,需要知道系统的数学模型和噪声统计的先验知识,但是在实际系统中,系统的数学模型和噪声统计是未知的、近似的或部分已知的.用不准确的模型或噪声统计设计出的卡尔曼滤波器将导致状态估值误差增大,甚至使滤波发散.Sage Husa自适应滤波通过软件仿真表明该方法能够使系统误差在较短的时间内收敛,与常规卡尔曼滤波器的精度相当并具有高效率、高精度等优点.

null集成多种自适应滤波算法的回声消除器.doc

递推算法过程 最小二乘格型算法LSL是采用递推的方法实现最小二乘。输入向量x(n) = [x(n),x(n-1),…,x(n-M+1)]T，n个输入信号组成的数据向量。相应的权向量为 ，前向预测估计为 的最佳解和最佳前向预测向量 分别为：

自适应滤波LMS算法及RLS算法及其仿真.doc