搜索资源列表
GyhLmsTest2
- 自适应噪声抵消程序,归一化的最小均方算法,适用于核磁共振数据-Adaptive noise cancellation procedure, normalized least mean square algorithm is applied to NMR data
echo1
- Adaptive Echo Canceller Using a Modified LMS Algorithm Abstract –– In this paper, an echo canceller is presented, using an adaptive filter with a modified LMS (Least Mean Square) algorithm, where this modification is achieved coding error on con
LMS_filter
- simple Least Mean Square(LMS) filter
pilotbasedchannelestimatininOFDMsystems
- 频域不同导频密度的信道估计在被研究，并且在高低时延信道其信道估计被固定了导频分配时域。频域信道估计是基于插补，多项式的广义线性模型（或最小二乘法）和维纳滤波（或线性最小均方误差法）的方法。时域的信道估计是用线性插补完成的。我们通过测量在基于克拉克散射模型的瑞利衰落信道上并带有QPSK调制的粗误码率，已经比较了所有这些方案的结果。-Different pilot density in frequency domain channel estimate to research, and its hi
HausdorffRegression
- Hausdorff回归的主要优点是不应该指定的错误（垂直，水平，方向正交...与普通最小二乘），它是相对于较少的距离平方敏感。-The main advantages of the Hausdorff regression are that one should not specify the direction of the errors (vertical, horizontal, orthogonal ... with the ordinary least squares) and tha
LMS_Equalizer
- LMS最小均方误差算法matlab仿真程序-LMS least mean square algorithm matlab simulation program
VSS
- 变步长的最小均方算法，步长可变，性能好，收敛速度快。-Variable step least mean square algorithm,have fast convergence rate.
2
- 有一只电子老鼠被困在如下图所示的迷宫中。这是一个12*12单元的正方形迷宫，蓝色部分表示建筑物，白色部分是路。电子老鼠可以在路上向上、下、左、右行走，每一步走一个格子。现给定一个起点S和一个终点T，求出电子老鼠最少要几步从起点走到终点-Have an electronic mouse trapped in the maze as shown below. This is a square of 12* 12 unit maze, the blue part of that building, t
zishiiying
- 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
trans
- 给定两个 4×4 方格矩阵组成的图形 A 和 B ，每个方格的颜色为黑色或白色。图形 A 和图形 B 的黑白方块总数相等。 通过交换相邻方格的颜色。试设计一个算法，计算最少需要多少步变换，才能将图形 A 变换为图形 B -Given two matrices 4 × 4 grid graph A and B, the color of each box is black or white. A graphic black and white box and graphics B equal
LMS
- The earliest work on adaptive filters may be traced back to the late 1950s, during which time a number of researchers were working independently on theories and applications of such filters. From this early work, the least-mean-square ð LMS&#
my_lms
- 自适应滤波，对输入信号进行选择性的加权处理，使输出达到最优化，并且能够跟踪和适应系统和环境的动态变化-Least mean square，of the input signal processing, selective weighted output, and optimize can track and adapt to the dynamic changes of the system and environment
LinPF
- This a VHDL module that implements linear prediction filter based on NLMS (normalized least mean square). The module takes complex signal as input and output comlex signal (real and imaginary). Tap size is 4, bit precision is set to 12 bits.-This i
work
- 利用最小均方误差LMS算法和自适应滤波分离母婴混合心电信号，提取婴儿心电信号-Least mean square error of LMS adaptive filtering algorithm and hybrid separation of maternal ECG, ECG extraction Baby
PiCalculator
- 这个算法是平方收敛的（每次迭代有效位数增加一倍）， 这样要求到Q位有效数字，就至少要log2Q+1次迭代 显然，这种计算是要高精度表示的， 我所用的算法就是普通的高精度加减乘除 加减是O(n)的，时间花费很少。 乘除是O(n2)的，主要的时间花费都在这上面。 而由这个算法中可以看到，bn的计算需要开根号。 这里有两种开根号的办法： ①用初中教我们的方法，每次开两位根号，用除法减掉， 这样所需时间为n2·n/2=O(n3),不可忍受！ ②用牛顿迭
1
- 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
LMS-code
- 给出一种LMS算法，即最小均方算法，采用一种特殊的梯度估值，它的显著特点是它的简单性，不需要计算相关函数，也不需要矩阵求逆运算。-Gives a LMS algorithm, least mean square algorithm, using a special gradient estimates, and its distinctive feature is its simplicity, need not calculate the correlation function, does
16165travSrcCVar
- 给定一个N*N 的方形网格，设其左上角为起点◎，坐标为（1，1），X 轴向右为正，Y 轴向下为正，每个方格边长为1。一辆汽车从起点◎出发驶向右下角终点▲，其坐标为（N， N）。在若干个网格交叉点处，设置了油库，可供汽车在行驶途中加油。汽车在行驶过程中应遵守如下规则： 求汽车从起点出发到达终点的一条所付费用最少的行驶路线。-Given an N* N square grid, set the upper left corner as a starting point ◎, c
car
- 给定一个N*N 的方形网格，设其左上角为起点◎，坐标为（1，1），X 轴向右为正，Y 轴向下为正，每个方格边长为1。一辆汽车从起点◎出发驶向右下角终点▲，其坐标为（N， N）。在若干个网格交叉点处，设置了油库，可供汽车在行驶途中加油。汽车在行驶过程中应遵守如下规则： 求汽车从起点出发到达终点的一条所付费用最少的行驶路线。-Given an N* N square grid, set the upper left corner as a starting point ◎, c
nlms_predictor
- It is a matlab code which simulates normalized least mean square (nlms) algorithm. Can be run in matlab 2007 or higher.