自适应（LMS）算法在噪声抑制中的应用。在仿真中，原始信号选为sin((0.2*pi)*t), 噪声信号采用标准白噪声，延迟D=1，收敛因子分别是u=0.001和u=0.3-Adaptive (LMS) algorithm in noise suppression application. In the simulation, the original signal is selected sin ((0.2* pi)* t), noise signal using the standa

假设信号产生和传输信道模型为： 而抽头维纳滤波器为： 假设 的方差为0.27， 的方差为0.1，均值都为零。并且： ， 并假设权向量初始值为 ，分别使用步长0.015、0.025和0.05进行 LMS算法仿真。 分析：d(n)是子系统H1受到v1(n)激励产生的信号，而H2与加性噪声构成了加性噪声传输信道。将u(n)作为维纳滤波器的输入，且滤波器的期望响应为d(n)。问题就是如何求出滤波器的权系数使得估计误差e(n)在MMSE意义下最小。 -Estim

FFTlms：需要添加u, y,d,e等数据，该程序就能给出类似于LMS算法的仿真图； rake：计算误码； RScode：检验译码是否正确 TCMcode：进行8PSK映射，得到信号点在星座图上的位置 WHTlms读者需要给出输入信号xd, 参考信号d，运行本程序就能得到相应仿真图 -FFTlms: you need to add u, y, d, e and other data, the program will be able to give similar LMS

用MATLAB编写的lms算法，设置变量和参量，赋，对于一组输入样本x(n)和对应的期望输出d-MATLAB prepared by the LMS algorithm, set variables and parameters, Fu, for a set of input samples x (n) and the corresponding expected output D