TheDiscoveryOf_LMS_Algortihm.pdf
2022-05-28 21:24:05 196KB LMS算法
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自适应滤波器是一种数字滤波器,它的优点是不需要提前预知所需要的操作参数,依据某种判据(输入信号),逐步估计出所需的统计特性,以此不断递归更新滤波器权系数,从而达到最佳滤波;如果输入信号的统计特性发生改变,自适应滤波器能重新根据输入信号发生的变化估计出统计特性,来自动调整权系数,从而使自适应滤波实现最好的滤波效果。自适应滤波器主要有三部分组成,滤波结构、需要优化的代价函数,滤波算法。按结构的不同分为线性自适应滤波器和非线性自适应滤波器。线性自适应滤波器具有计算复杂度比较低且结构简单有效的特点,因此应用广泛。而线性自适应滤波器分为有限冲击响应和无限冲击响应。常用的滤波结构是有限冲击响应滤波器。 对于自适应滤波器而言,自适应滤波算法是它的核心部分,我们通常用算法的计算复杂度、收敛速度、收敛精度、稳定性等方面来作为衡量一个算法好坏的标准。自适应滤波算法的三个因素:滤波准则、目标函数和误差信号。 。常用的自适应算法主要包括最小均方算法(LMS)、递归最小二乘方法(RLS)、神经网络算法等,其中基于维纳滤波器 理论的 LMS 算法由于其结构简单,计算复杂度度低,性能稳定,易于实现等特点,仍是目前自适应滤波理论中应用 最为广泛的算法。
2022-05-28 10:47:48 2KB matlab
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自适应滤波3 - 第三章最小均方(LMS)算法.ppt
2022-05-27 14:08:14 818KB 算法 文档资料
LMS数字波束形成算法的研究.doc
2022-05-25 14:08:26 567KB 算法 文档资料
在matlab里,用自适应的LMS算法来实现均衡器,对学习均衡的朋友很有帮助
2022-05-22 22:43:02 1KB LMS 均衡
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所需滤波器系数的权重更新
2022-05-22 18:46:58 1KB matlab
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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。
2022-05-22 16:36:14 3KB 系统开源
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两种自适应滤波比较论文,主要用途在信号处理上。
2022-05-20 10:30:48 196KB 自适应滤波器
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py-academicstoday 描述 一个基于在线课程的学习和教育的开源平台。 支持 您可以通过以下任一方式为项目提供财务支持: 比特币捐赠:1NdWWNyHJJd5oFhtzAFtApNaHjSuAbGmXZ 短跑捐款:XcNwdbXmEdnm4ErQuK8A9UkcTwTkUGf7ML 产品特点 学生登录并注册提供的课程 观看有关课程的在线教育视频讲座 填写测验测试和作业以评分 获得课程结业证书 系统要求 Python 3.4.x + Postgres SQL数据库9.4+ 点6.1.1+ virtualenv 12.1.1+ 依存关系 有关更多信息,请参见 。 制作说明 应
2022-05-19 09:51:09 8.7MB python education django lms
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