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MATLAB_Arithmetic
- 一个matlab实现IIR、FIR、LMS、NLMS等算法的m代码-a Matlab IIR, FIR, LMS, NLMS algorithm code m
一个matlab实现IIR、FIR、LMS、NLMS等算法的m代码
- 一个matlab实现IIR、FIR、LMS、NLMS等算法的m代码
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
adaptivefir
- 自适应滤波器。自适应滤波器为11个权系数的FIR结构。（1）不同的方差σ2（2）LMS算法画出一次实验的误差平方收敛曲线，训练长度为500，给出滤波器系数；进行20次独立实验，给出平均收敛曲线。不同步长值的比较。（3）RLS算法，LMS和RLS算法的比较 -Adaptive filter. Adaptive filter weights for 11 of the FIR structure. (1) different variance σ2 (2) LMS algorithm for a
LMS
- 采用一种快速收敛变步长LMS（Least mean square ） 自适应最小均方算法matlab源程序，其中算法所做的工作是用FIR 滤波器的预测系统，对IIR系统进行预测，如果阶数越高越能逼近被预测系统。-Using a fast convergence of variable step size LMS (Least mean square) adaptive least mean square algorithm matlab source, one of algorithm is t
adaptdemos
- Active Noise Control Using a Filtered-X LMS FIR Adaptive Filter.
MATLAB
- 一个实现LMS的自适应FIR滤波器的代码-An implementation of the LMS adaptive FIR filter code
LMS
- 用matlab实现LMS自适应算法，20阶的fir滤波器，自适应效果非常好。-Matlab LMS adaptive algorithm, two order of fir filter, the adaptive effect is very good.
DSPII_USTC_01
- 传统的宽带信号中抑制正弦干扰的方法是采用陷波器(notch filter),为此需要精确知道干扰正弦的频率.然而当干扰正弦频率是缓慢变化时,且选频率特性要求十分尖锐时,则最好采用自适应噪声抵消的方法.下图是用一个二阶FIR的LMS自适应滤波器消除正弦干扰的一个方案。该代码实现了以下功能： 1) 借助MATLAB画出了滤波器的误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线； 2） 给出了最陡下降法以及LMS算法的计算公式； 3） 用MATLAB产生了方差为0.05, 均值为0白噪音S(n)，并
FIR
- 1、系统仅处于训练状态。训练序列为2cos(2π×f1×n/fs)， 干扰为sin(2π×f2×n/fs)；序列长度为100个样点。 其中n=0…99，f1=1kHz，f2=2kHz，fs=8kHz。 2、采用LMS算法，均衡器输入为训练序列加上干扰，均衡器阶数为21阶，步长因子β=0.01。 3、在Matlab中编写浮点LMS算法，绘制均衡器的输出波形，并与训练序列进行对比。 -1, the system only in the training status. The t
SQJHC
- 一个matlab实现IIR,FIR,LMS,NLMS等算法的m代码 不错的-A matlab IIR and FIR, LMS, NLMS algorithm such as m code is good
04483605
- 一个matlab实现IIR,FIR,LMS,NLMS等算法的m代码 不错的-A matlab IIR and FIR, LMS, NLMS algorithm such as m code is good
matlqbNLMS
- 一个matlab实现IIR,FIR,LMS,NLMS等算法的m代码 不错的(A matlab IIR and FIR, LMS, NLMS algorithm such as m code is good)