基于MATLAB的LMS自适应滤波器，参数可更改，绝对能用。

该程序为对一路单频信号干扰的滤除，需要滤除多路的话再加入参考信号就行

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

LMS和RLS滤波算法 里面两个算法是单独文件--函数的形式，里面含有两种算法的测试程序，希望能够给大家提供帮助！

博文http://hi.baidu.com/fevelen/item/ef72142fae03d40e42634ab6 “原创：LMS scorm1.2 JAVA开发经历”提到的demo、RTE和相关资料文档

传统语音增强——最小方均(LMS)自适应滤波算法

智能天线中的自适应LMS算法研究，季晓澎，，本文主要研究智能天线中自适应阵列天线的自适应算法。移动通信中的智能天线技术具有波束赋型的能力，从而达到一定的空分多址增益

最小二乘法（Least Square, LS）大约是1795年高斯在其著名的星体运动轨道预报研究工作中提出的。后来，最小二乘法成为了估计理论的基石。最小二乘法由于原理简明、收敛较快、易于编程实现等特点，在系统参数估计中应用相当广泛。 在自适应控制系统中，被控对象通常都可以不断提供新的输入输出数据，而且还希望利用这些新的信息来改善估计精度，因此常常要求对象参数能够在线实时估计。解决这个问题的方法就是采用最小二乘算法的递推算法，其基本思想可以概括为： 即将下式改写为递推形式，即递推最小二乘参数估计算法。可以辨识定子电阻，磁链，DQ轴电感。

定价博弈matlab代码递归词典搜索 该代码实现了RLS方法并解决了Bertrand的定价和投资博弈，该论文在“递归词典搜索：找到有限状态定向动态博弈的所有马尔可夫完美均衡”（经济研究评论，2015年）和“ Bertrand Price的动力学”一书中与降低成本的投资竞争”，作者：Fedor Iskhakov，Bertel Schjerning和John Rust。 任何run_leapfrog_ *脚本都将运行该模型的各种版本。 要运行此代码，必须使用C编译器正确配置Matlab（运行mex -setup）并参考（Matlab R2015b）

基于FIR的RLS自适应滤波器的设计，李国峰，马世亮，本文在MATLAB平台上实现了基于FIR的RLS自适应滤波器，并对模拟结果进行了分析讨论，证明了所编程序的正确性，其结果为将来硬件实现RLS