1.AUTOSAR最新发布的AUTOSAR Adaptive 21-11版本 2.此AUTOSAR ap规范文档来源于AUTOSAR 官网，内容包含AdaptiveServices、General、MethodologyAndManifests、Protocols、ReleaseDocumentation等内容，文档为全英文。

现代数字信号处理，自适应信号处理

Adaptive Filtering Primer with MATLAB

QNX_Adaptive_Partitioning_User_Guide_.pdf

lms滤波器matlab代码自适应滤波器 在GNU Octave和Matlab中开发自适应过滤。 您只需要在GNU-Octave或Matlab中运行“ applied_in_music”（但您需要在代码中更改什么是音乐文件）。 我正在使用自适应过滤来执行系统识别，“猜测”将哪些“未知”过滤器u应用于已知输入x（来自mp3文件） 目前有3个分支机构： 母版：为Matlab编写的FIR滤波器标识，使用NLMS方法（请参阅参考资料） octave：FIR滤波器标识，为Octave编写，Laso使用NLMS方法（请参阅参考资料） octave_IIR_filter：IIR滤波器标识，为Octave编写。 IIR识别不是FIR识别的简单扩展（问题没有单一的解决方案）。 它实现了全梯度IIR LMS算法，从而使系统近似。 当您已经知道系统的极数和零数时，结果会好得多。

自适应颜色解卷积 (ACD) ============ 这是基于我们论文中描述的自适应颜色反卷积的组织学图像颜色归一化的实现： Yushan Zheng、Zhiguo Jiang、Haopeng Zhang、Fengying Xie、Jun Shi 和 Chenghai Xue，用于组织学 WSI 归一化的自适应颜色反卷积，生物医学中的计算机方法和程序，v170（2019）第 107-120 页。 要求 TensorFlow（1.3 或更高版本） Python 3.6 麻木 1.14.0 opencv-python 3.4.1 引用 如果您在自己的工作中使用此代码，请引用以下论文： @article{zhengCMPB2019, title = {Adaptive color deconvolution for histological WSI normalizat

自适应有限元程序 自适应有限元程序 自适应有限元程序 自适应有限元程序 自适应有限元程序

我们考虑渠道： C(z)=0.5 + 1.2z-1 + 1.5z-2 + z-3 “READ ME”文件中显示的均衡器结构； 符号{s(i)}通过信道传输并且被加性复值白噪声 {v(i)} 破坏。 接收信号{u(i)}由FIR处理均衡器生成估计值 {s(i-Δ)}，这些估计值被输入到决策设备中。 均衡器有两个操作模式：一种训练模式，其中输入序列的延迟副本用作参考序列，以及决策导向模式，在此期间决策设备的输出替换参考序列。 输入序列 {s(i)} 选自 QAM 星座。 1) 编写一个程序，用来自 QPSK 星座的 500 个符号训练自适应滤波器， 随后是在来自 64 QAM 星座的 5000 个符号期间进行决策指导的操作。 选择噪声方差以在输入端强制执行 30 dB 的 SNR 水平均衡器。 选择 Δ = 15，均衡器长度 L = 35。使用 ε-NLMS 训练均衡器步长大小 μ = 0.4

MATLAB 文件来实现 Paulo SR Diniz 所著书中的所有自适应滤波算法，自适应滤波算法和实用实现，第五版，Springer，纽约，2020 年。相同的工具箱适用于本书的第四版。 MATLAB 文件由 Guilherme O. Pinto、Markus VS Lima、Wallace A. Martins、Luiz WP Biscainho 和 Paulo SR Diniz 编写。 本书简要概述了自适应滤波，以统一的形式涵盖了尽可能多的内容，避免了重复并简化了符号。 适合作为自适应信号处理和自适应滤波器的高年级本科生或一年级研究生课程的教材。 演讲的理念是让材料具有坚实的理论基础，专注于真正在有限精度实现中工作的算法，并提供对工作算法的轻松访问。 因此，实践工程师和科学家也会发现这本书是极好的参考。 在 Adaptive Filtering: Algorithms and P

基于R语言lars包的改写，详细实现lasso模型和adaptive lasso模型，并使用两个模型分别研究了幸福指数的影响因素，得出：Adaptive lasso模型具有更强的Oracle性质。