对LMS自适应算法进行了详细的性能分析与讨论，针对LMS算法运算较复杂、适应性较弱、稳定性差的缺点提出了一种HLMS（混合LMS）算法。建立了自适应噪声抵消系统，利用MATILAB软件对食堂、体育馆两处的录音信号进行计算机语音去噪仿真分析。实验结果表明，两种自适应方法均能有效抑制各种噪声污染，提高语音信噪比为60%~85%，而且对引入的语音信号失真也较小，二者均在10%以下。HLMS算法比LMS算法更简洁，LMS算法调节性能敏感于参考输入的方差，而HLMS算法敏感于参考输入的均方根值，因此HLMS算法的适应性比LMS算法更强，在非平稳随机输入情况下HLMS算法更能提供稳定的工作性能，更能较好的恢复原始语音信号。

很好的毕业论文资料，可以作为参考。 智能天线技术是第三代移动通信系统的关键技术之一，它能有效地增大 系统的容量，最大限度地利用有限的频谱资源。智能天线核心是自适应波束 形成器，它能根据用户信号来波方向产生空间定向波束，将主波束对准期望 信号的来向，而旁瓣或零陷对准干扰信号的来向。达到充分利用期望用户信 号并抑制干扰信号的目的。 波束形成器也称为空域滤波器，其结构与普通的滤波器相似，因而多数 自适应滤波算法都可应用与自适应波束形成技术。且通常关于自适应波束形 成算法的研究都是基于普通的自适应滤波器模型展开的。

为了高速实现自适应信号处理，本课题在对自适应信号处理算法研究的基 础上，对 LMS 算法进行了基于 FPGA 的实现。首先对自适应 LMS 算法作了适合采用 流水线技术的划分，把整个算法划分为若干独立的子操作。然后在此基础上提出一种新 的流水线流程。该流水线流程可以分为局部流水线和整体流水线两种。它们在系统中相 互独立，但必须协调。在基于 FPGA 实现 LMS 算法的过程中，还采用现代电路设计最流 行的模块化设计的方法。根据设计过程中必须进行舍位处理，提出了修正的 LMS 算法的表达式，表示了实际实现与理论公式的偏差。仿真结果表明整个设计方 案是正确的、可行的。

LMS可以用于ICS系统，这里简单介绍了一下LMS算法

详尽的代码及仿真

自适应信号处理课程，自适应Notch滤波器（陷波器） 仿真 可以参考博客， https://blog.csdn.net/qq_33941436/article/details/81155640 博客内附详细原理 和 代码

LMS性能指标 权值幅度、跟踪曲线、收敛速度

为了提高图像编码预测器的预测性能，提出了一种低复杂度，高效的自适应预测方法。采用LMS（Least Mean Square）自适应滤波技术进行预测，并对预测值进行减邻域均值的改进，有效克服了图像的非零均值和非平稳性特征，满足LMS算法的要求，使预测性能得以提高 。通过对不同图像的仿真结果表明，该方法的预测差值图像的熵比GAP算法和MED算法的差值图像的熵要小0.1 bit/piexl左右，均方误差（MSE）也要小于后两者的均方误差。

连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算 神经网络中的经典问题，用matlab语言实现

中科大DSP2作业：LMS算法，画误差性能曲面和迭代过程，和最陡下降法对比