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System identification with adaptive filter using full and partial-update Transform-Domain Least-Mean-Squares ,System identification with adaptive filter using full and partial-update Transform-Domain Least-Mean-Squares
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为图片进行添加高斯噪声均匀噪声以及椒盐噪声，并且采用a修正的均值滤波和自适应中值滤波进行除噪，并且进行除噪性能判断-Add a picture for uniform noise and Gaussian noise, salt and pepper noise, and the use of a modified mean filter and adaptive median filtering for noise removal, noise removal performance and
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P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换
P0302：二维离散余弦变换的图像压缩
P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度
P0304：直方图均匀化
P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响
P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波
P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波
P0308：图像的自适应魏纳滤波
P0309：运
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System identification with adaptive filter using full and partial-update Generalised-Sideband-Decomposition Least-Mean-Squares
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System identification with adaptive filter using full and partial-update Least-Mean-Squares -System identification with adaptive filter using full and partial-update Least-Mean-Squares
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System identification with adaptive filter using full and partial-update Normalised-Least-Mean-Squares
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图像压缩去噪增强锐化程序，供大家参考。 包括：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 二维离散余弦变换的图像压缩 采用灰度变换的方法增强图像的对比度 采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 图像的自适应魏纳滤波 运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 图像的高通滤波和掩模处理 利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图
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自适应滤波器算法与实现——最小均方误差LMS-Adaptive filter algorithm- least-mean-square error LMS
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自适应滤波器--最小均方误差法LMS滤波自编程--简明易懂附有注释-Adaptive filter- the minimum mean-square error method LMS filter self-programming- easy to understand annotated
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本文件介绍采用最小均方算法的自适应横向滤波器,pdf文件内含有相应的MATLAB程序及仿真结果等。-This document describes the use of least mean square adaptive transversal filter algorithm, pdf file containing the appropriate procedures and simulation results of MATLAB.
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在分析最小均方自适应滤波器(LMSAF)均方误差(MSE)的收敛性时，文献常用统计自相关矩阵代替瞬时自相关矩阵以简化分析，由此得出的收敛条件比较粗糙。本程序指出：不相关高斯输入情况下，无需如上简化，可依据高斯阶矩因式分解定理得到确切的MSE收敛条件，相应的失调表式能更准确地预报失调-In the analysis of LMS adaptive filter (LMSAF) the mean square error (MSE) convergence, the literature commo
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自适应滤波算法是自适应滤波器实现过程中较为重要的环节,数字信号处理器的出现为数字信号处理算法的
实现和大规模数据的实时处理提供了可能。通过对自适应最小均方算法(LMS) 及其各种改进算法的Matlab 仿真,进行分
析及归纳比较,得出结论,并在此基础上,提出算法的优化方案,以DSP 为平台,用汇编语言对自适应算法进行了描述,最终
以DSP 为平台完成了自适应滤波器的设计。-Adaptive filtering algorithm is an adaptive filter proce
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这是一个自编的最小均方误差的自适应滤波器的程序-This is a self of the minimum mean square error of the adaptive filter procedures
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Compression Denoising enhanced procedures for your reference. Include: digital image data display matrix and its Fourier transform two-dimensional discrete cosine transform image compression method using gray-scale transformation of the contrast-enha
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数字信号处理，LMS和RLS实例：给定正弦信号s(n)，现在我们获得得是受影响的数据x(n)=s(n)+v(n) ， v(n)为方差1.25的告示白噪声信号，请设计一个滤波器，使其输出与s(n)的均方误差最小，并给出用LMS和RLS算法的自适应求解方法的MATLAB仿真。-Digital signal processing, LMS and RLS instance: Given a sinusoidal signal s (n), now we get the data have affect
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本程序为将最小均方自适应算法用于二阶横向滤波器，实现权向量分析-This program is the least mean square adaptive algorithm for second-order transversal filter to achieve the right of vector analysis
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改程序包里包含中值、均值滤波、自适应中值滤波和一种改进的椒盐噪声滤波程序，前三种是给第四种作对比的，第四种方法对椒盐滤除效果很好。-Change the program package contains the value, mean filtering, adaptive median filter and an improved impulse noise filtering program is the first three compare to the fourth, the four
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数字信号处理 一阶自适应最小均方误差预测滤波器-Digital signal processing first-order adaptive minimum mean square error of prediction filter
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研究了自适应参数谱估计的基本原理，提出了基于最小均方误差(MMSE)准则的LMS格型滤波算法实
现自适应参数谱估计的方法。通过对仿真测试信号和线性调频信号的计算表明，该方法能够在改善谱分辨率的
同时提高运算效率，满足遥测速变信号的处理和分析计算的要求-This paper discusses the principle of adaptive parametric spectrum estimation．It provides an approach to es—
timate po
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Least mean squares (LMS) algorithms are a class of adaptive filter used to mimic a desired filter by finding the filter coefficients that relate to producing the least mean squares of the error signal (difference between the desired and the actual si
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