Widrow和Hoff等人于1960年提出均方误差(LMS)算法，由于其结构简单，计算量小，稳定性好，易于实现等优点而得到广泛的应用。LMS算法的缺点是收敛速度慢，它克服不了收敛速度和稳态误差这一对固有矛盾：在收敛的前提下，如果步长取较大值，虽然收敛速度能得到提高，但稳态误差会随之增大，反之稳态误差虽然降低但收敛速度就会变慢。为解决这一矛盾，人们提出了许多改进型自适应算法。其中很大一类是变步长LMS算法。文献[4]提出Sigmoid函数变步长LMS算法(SVSLMS)。该算法在初始阶段或未知系统的系数参数发生变化时，其步长较大，从而使该算法有较快的收敛速度；而在算法收敛后，不管主输入端干扰信号

在此代码中，实现了传统的最小均方 (LMS) 和可变步长 LMS (VSS-LMS) 算法并进行了比较以进行系统识别。 这两种算法构成了自适应信号处理的基础。 该代码得到了高度评​​价，并提供了相关资源。 希望这可以帮助！！

自适应滤波器在随机信号处理当中得到了广泛应用。文讲述了LMS算法和RLS算法的基本原理，基于两种算法的推导过程较为繁琐，不便理解，本文以两种算法的主要计算环节为突破口，选取合适的迭代公式，对两种算法进行公式推导，方便读者理解。同时，本文通过原理推导、软件仿真的试验方法，设置输入信号、噪声信号，通过输出信号的图像走势对两种算法的优缺点进行对比分析，使读者对两种算法及滤波器的设计具有直观的认识，有一定的参考意义。

代码运行效果图见压缩包

自适应算法，RLS和lms比较，从步长，收敛速度，迭代次数等等进行比较验证算法的适应范围。LMS需要有参考信号

很好地参考资料

最小均方算法的MATLAB实现，完成了自适应滤波算法的仿真。

数字校准是高性能流水线ADC设计中的关键技术之一。文章提出了一种基于LMS算法，自动迭代一阶三阶误差系数的后台数字校准技术。该校准技术能够有效地减小电容失配、运放有限增益等非线性因素对系统的影响，提高系统的线性度。使用Simulink对所搭建的16位流水线ADC进行仿真，当采样频率为100MHz，输入信号频率为45MHz时，通过校准，流水线ADC 的有效位数ENOB从9.6位提升至15.7位，信噪比SNR由67.5dB提升至97.6dB，无杂散动态范围SFDR由64.9dB提升至110.8dB。

（1）利用MATLAB/SIMULINK工具，通过计算机声卡录取音频文件。 （2）使用该音频文件，产生带回音的音频文件。 （3）要求回音产生的次数、间隔、大小可以调整。 （4）从声卡播放混有回音的音频文件。 （5）设计去回音的系统，消除音频中的回音。 （6）通过MATLAB/SIMULINK从声卡播放消去回音的音频文件。

使用最小均方（LMS）算法进行信道均衡- 幅度和相位响应的比较