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- matlab例子自适应滤波最陡下降法特征值扩散度仿真，变步长仿真-Matlab example of adaptive filtering steepest descent method for eigenvalue proliferation simulation, variable step simulation
MATLAB_LMS1
- 自适应滤波器LMS算法的误差性能曲面和等高线，并在等高线上绘出最陡下降法和LMS迭代的轨迹曲线，配合数字信号处理2课程的学习
fig811
- 自适应滤波器的最陡下降法示意图-adaptive filter steep decline in the most schematic
mydspexp1_bsdu
- 用matlab写的维纳滤波，最陡下降法的实现例程。-Matlab written by Wiener filtering, the steepest descent method to achieve routine.
lms_code
- lms源码这是实验的代码 为了对理论进行实际的理解 仅作参考 1． 随机逼近算法模块 2． 抗噪检验模块 3．最陡下降法模块-This is the experimental lms source code to the actual understanding of the theory of reference only 1. Stochastic approximation algorithm for module 2. Anti-noise test module 3
Nonlinear_Programming
- 非线性规划中的最陡下降法、BFGS方法和共轭梯度法matlab源程序（3－拟牛顿BFGS方法）.m-Non-linear programming in the steepest descent method, BFGS and conjugate gradient method matlab source code (3- Quasi-Newton BFGS method). M
self_adaptive_filter
- 自适应滤波器，包括LMS算法和最陡下降法，以及对LMS算法的一些对比-Adaptive filters, LMS algorithm and steepest descent method, and comparison of some of the LMS algorithm
puxianzengqiang
- 利用最陡下降法分离宽带和窄带信号，实现谱线增强-you can separate broadband and narrowband signal by the steepest descent method to achieve line enhancement
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- 基于lms算法的干扰自适应抵消LMS算法是基于最陡下降法的统计估计的最小均方值算法，令误差的均方值达到最小时的抽头系数的值即为最优解。LMS算法抽头系数w的变化方向为代价方程的负梯度方向。-Lms algorithm based on adaptive interference cancellation algorithm is the LMS steepest descent method based on statistical estimation of the least mean sq
puxianzengqiang
- 谱线增强器的代码，里面包含最陡下降法的实现，是华中科技大学出版的现代数字信号处理课后题3.16的答案，对理解谱线增强器和最陡下降法的实现有很大帮助。-Line enhancer code, which contains the implementation of the steepest descent method, is published by the Huazhong University of Science after-school modern digital signal pro
zishiying
- MATLAB最陡下降法自适应滤波器的数据，以及处理程序·-MATLAB method of steepest descent adaptive filter data, and processing
sparse_wsf
- 使用加权子空间拟合（WSF）实现稀疏均匀圆阵DOA估计。优化过程用的是最陡下降法。-Using weighted subspace fitting (WSF) SPARSE DOA estimation with uniform circular arrays. Optimization process using a steepest descent method.
computerwork_1
- 1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线； 2） 写出最陡下降法， LMS算法的计算公式（ ）； 3） 用MATLAB产生方差为0.05,均值为0白噪音S(n)，并画出其中一次实现的波形图； 4） 根据2）中的公式，并利用3）中产生的S(n)，在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法， LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线。 5）用MATLAB计算并画出LMS法时 随时间n的变化曲线（对 应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形；某
LMS
- 线性滤波中的最陡下降法和LMS自适应算法的代码实现，两种算法进行比较，并画出了迭代轨迹曲线-Achieve linear filter method of steepest descent and the code of the LMS adaptive algorithm, two algorithms are compared, and draw the curve of the iterative trajectory
zishiyinglvbo
- 自适应滤波程序，选用的是维纳滤波、最小二乘法、最陡下降法、均方最小二乘法等-Adaptive filtering process, the choices are the Wiener filter, least squares method, steepest descent method, mean square least squares method
DSP
- 任务： 1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线（参考PPT2.1第17页的两幅图）； 2） 写出最陡下降法以及LMS算法的计算公式（取 ）； 3） 用MATLAB产生方差为0.05, 均值为0白噪音S(n)，并画出某次采样得到的波形（即产生任意一个噪声随机序列）； 4） 根据 2）中的公式，并利用 3）中产生的S(n)，在 1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法以及LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线（参考PPT2.1第17页的右下图
LMS
- 自适应滤波器，求解性能误差曲面和等值曲线，最陡下降法和LMS算法的比较，-Adaptive filter, the solution surface and contour error performance curve, the steepest descent method and the LMS algorithm,