LMS Virtual.Lab声学边界元软件是入门级、易于使用的声学仿真工具，用于预测和改进广泛的各种系统的声音和噪声品质。采用直接模型和嵌入的求解器技术，工程师能够更快地获得结果，并保证其精度。 LMS Virtual.Lab声学边界元软件使用边界元法（BEM），可以有效地将复杂的三维几何模型简化为二维图形。只有结构系统振动或散射声场的表面区域需 要进行建模。边界元模型的尺寸通常只限于几千个单元，同复杂的完整三维有限元模型相比，是更小、易于创建、易于检验，并易于处理的模型。这些简化模型可以 在更短的时间内得出结果，使用户快速地了解其设计的声学品质。 LMS Virtual.Lab声学边界元可以准确地模拟结构声学耦合现象，比如当声源产生结构振动时，这种情况通常都发生在重量较轻的结构上，如发动机压力的强烈变化使发动机进气系统振动，产生额外的辐射噪声。 解决方案可以处理内部和外部辐射噪声问题，并囊括了广泛的应用，如板件的传递损失、电子或家用设备的声音品质、辐射噪声等等。解决方案可以与其它CAE软 件一起运行，并无缝链接ABAQUS、ANSYS、CATIA CAE、I-DEAS、MSC.NASTRAN和PERMAS，是进行更高级、更专门应用的理想起点。

适用于Node.js的Canvas LMS API Canvas API函数捆绑为Node.js的NPM软件包。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以与您自己的API令牌和Canvas域一起使用。 先决条件 安装。 安装 与节点一起使用： $ npm install node-canvas-api 然后，在任何您想使用此软件包的地方： const canvasAPI = require ( 'node-canvas-api' ) 将sample.env文件重命名为.env然后添加您所在机构的域和API访问令牌。 附加到canvasAPI上的是。 运行附带的功能！ 用法示例 获取有关自我的信息： const canvasAPI = require ( 'node-canvas-api' ) canvasAPI . getSelf ( ) . th

基于LMS的MATLAB大作业_任思佳.doc

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：自适应波束形成RLS及LMS算法仿真源程序_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

神经网络自适应线性神经元Adaline的LMS算法（PDF）.pdf

LMS滤波器设计及Matlab实现

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算法包含LMS自适应滤波器算法，LMS自适应滤波器算法，RLS自适应滤波算法，能解决多种自适应滤波仿真问题。

LMS自适应格型滤波器： 在满足预测误差的均方值最小的准则下，最佳自适应格型滤波器求解关键在于计算出反射系数。其方法有：

使用MATLAB代码，通过LMS算法对三个正弦信号叠加了带限噪声后的输入信号进行自适应滤波，其中LMS算法具有广泛的适应性。具体使用及解释可以参见我的博文。