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- LMS及RLS算法，不错，大家可以-LMS and the RLS algorithm, it is true that we can see!
LMSandRLS
- 用于数字信号处理中的LMS和RLS自适应滤波器实现的算法源码-for digital signal processing LMS and RLS Adaptive Filter algorithm source code
rlsandlmscom2
- LMS滤波与RLS滤波的比较ＭＡＴＬＡＢ源码-LMS filtering and filtering of RLS MATLAB source
LMS_adaptive_filter
- Rls算法源程序2 采用更新的自适应算法，实现滤波功能。
SIMULATION_OF_RLS_AND_LMS_ALGORITHMS_FOR_ADAPTIVE_
- 一篇关于LMS和RLS算法应用于噪声抵消的matalb仿真论文，值得一看。
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- 为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR系统长M=11), 系统输入是取值为±1的随机序列 ，其均值为零；参考信号 ；信道具有脉冲响应： 式中w用来控制信道的幅度失真(w = 2～4，例如，取w = 2.9,3.1,3.3,3.5等),而且信道受到均值为零、方差为 (例如，取 ，相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声 的干扰。试比较基于下列五种算法自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况，在同一坐标下画出其学习曲线)： 横向/格
ACF
- 自适应滤波器设计的matlab源程序，包括LMS,RLS,Kalman滤波等
RLSandLMSAlogrithm
- 一个完整的基于LMS和RLS改进算法的语音增强MATLAB程序，包括了输入输出序列和读取数据，自适应增强算法的程序
J005241
- 主要 研 究 用于声音通讯系统中的声回波抵消技术。声回波抵消通常采用声回波抵 消器来实现。具体方法是用自适应滤波器来估计回波信号，并从麦克风信号中减掉该 估计值，从而实现声回波的抵消。回波抵消器中常用的几种自适应滤波算法有LMS, NLMS, RLS等算法。对现有主要算法的性能进行了分析，并对优缺点进行评价和比 较。为了在收敛速度和运算量之间得到很好的折衷，对NLMS算法改进，得到了 PNLMS算法，对传统的快处理块算法改进，得到了精确块算法。综合两个算法，获 得了一种基
SMI
- 智能天线波束形成的LMS、SMI、RLS算法的程序
MVDR
- 智能天线波束形成的LMS、SMI、RLS、MVDR算法的程序
LMS
- 智能天线波束形成的LMS、SMI、RLS算法的程序
AdaptiveEqualizar
- 基于LMS与RLS算法的自适应均衡程序，包括加性高斯信道、瑞利平坦信道、频率选择性衰落信道。
LMSmatlab
- 这 里主要对LMS算法及一些改进的LMS算法（NLMS算法、变步长LMS算法、变换域LMS算法）之间的不同点进行了比较，在传统的LMS算法的基础上发 展了LMS算法的应用。另一方面又从RLS算法的分析中对其与LMS算法的不同特性进行了比较。
eqber_adaptive
- This scr ipt runs a simulation loop for either a linear or a DFE equalizer. It uses the RLS algorithm to initially set the weights, then uses LMS thereafter to minimize execution time. It plots the equalized signal spectrum, then generates and plot
rls
- 提供rls的matlab实现，用RLS算法设计一个数字滤波器，实现语音增强的目标，得到清晰的语音信号
RLS_LMS.rar
- LMS算法、RLS算法 及其二者的比较 有注释说明的 比较详细,LMS algorithm, RLS algorithm and the two more notes of a more detailed
gFURLS
- 振动抑制的matlab程序源码 rls算法 matlab程序-Matlab program for Vibration Suppression of rls algorithm matlab source program
rlslms
- 自适应滤波的MATLAB实现，包括lms rls 等算法-MATLAB programing rls lms
RLS
- RLS算法结构以及具体每行注释，均有详细描述-The RLS algorithm structure as well as specific per-line comments, are described in detail