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- 构造一组被噪声污染的方波或三角波数据，试选取适当的FIR滤波器结构和参数，分别应用LMS,DFT/LMS和DCT/LMS算法来实现自适应滤波器，对改组数据进行滤波，并分析仿真结果。-Construction Group was one of the Noise Pollution square or triangular wave data, Examination choose appropriate FIR filter structure and parameters, applicat
math
- 一些数学处理函数，包括：用窗函数方法设计线性相位FIR数字滤波器、归一化最小均方(LMS)算法的自适应数字滤波器
math2
- 一些数学处理函数，包括：用频域最小误差平方方法设计线性相位FIR低通数字滤波器、最小均方(LMS)算法的自适应数字滤波、离散小波变化函数
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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
fxlms
- ％％ Active Noise Control Using a Filtered-X LMS FIR Adaptive Filter ％ This demonstration illustrates the application of adaptive filters to the ％ attenuation of acoustic noise via active noise control. - Active Noise Control Using a Filtered-X L
adaptdemos
- Active Noise Control Using a Filtered-X LMS FIR Adaptive Filter.
LMSIdentifyFIRFilter
- Source code for identifying the FIR filter using LMS algorithm
LMS
- 实现FIR系统中的最小均方误差自适应滤波算法（LMS）,并通过误差曲面研究其性能。-FIR system in the minimum mean square error adaptive filtering algorithm (LMS), and study its performance through the error surface.