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FIR-differentiate
- By building a nonlinear function relationship between an d the error signal，this paper presents a no— vel variable step size LMS(Least Mean Square)adaptive filtering algorithm．
LMS-FTF-LSL
- 包括：三种LMS算法实现AR(2)的预测，法2、3用递推计算Km,两者区别在于d(n)的取法略微不同；用LSL和FTF算法实现简单的系统辨识。-Include: three LMS algorithm AR (2) the forecast, France 2,3 calculated with recursion Km, whichever is the difference between d (n) of a slightly different取法 LSL and the FTF al
satish
- Avetis Ioannisyan avetis@60ateight.com Last Updated: 11/30/05 LMS Channel Adaptation reset randomizers randn( state ,sum(100*clock)) rand( state ,sum(100*clock)) numPoints = 5000 numTaps = 10 channel order Mu = 0
lms
- 最小均方算法lms在波束形成中的应用 LMS算法步骤： 1,、设置变量和参量： X(n)为输入向量，或称为训练样本 W(n)为权值向量 b(n)为偏差 d(n)为期望输出 y(n)为实际输出 η为学习速率 n为迭代次数 2、初始化，赋给w(0)各一个较小的随机非零值，令n=0 3、对于一组输入样本x(n)和对应的期望输出d，计算 e(n)=d(n)-X^T(n)W(n) W(n+1)=W(n)+ηX(n)e(n) 4、判断是否满足条件，若满足
LMS
- 1,、设置变量和参量： X(n)为输入向量，或称为训练样本 W(n)为权值向量 e(n)为偏差 d(n)为期望输出 y(n)为实际输出 η为学习速率 n为迭代次数 2、初始化，赋给w(0)各一个较小的随机非零值，令n=0 3、对于一组输入样本x(n)和对应的期望输出d，计算 e(n)=d(n)-X^T(n)W(n) W(n+1)=W(n)+ηX(n)e(n) 4、判断是否满足条件，若满足算法结束，若否
LMS
- Simple function to adjust filter coefficients using the LMS algorithm adjusts filter coefficients, b, to provide the best match between the input, x(n), and a desired waveform, d(n),both waveforms must be the same length, uses a standard FIR filter
LMS算法的matlab程序
- LMS算法是一种基于最小均方误差准则,通过调节权系数使得滤波器的输出信号y(n)与期望响应信号d(n)之间的均方误差的最小的算法。
ASP_Project1
- 調適性訊號處理 考慮應用於自適應最小方差無失真響應（MDVR）波束成形器的LMS算法由五個均勻間隔的傳感器的線性陣列組成。 陣列的相鄰元件之間的間隔d等於接收波長λ的一半。 波束形成器在由兩個分量組成的環境中操作：沿著感興趣的方向撞擊陣列的目標信號和來自 未知方向。 假設這兩個分量源自獨立的源，並且接收的信號在每個傳感器的輸出處包括加性白高斯噪聲。-ASP Consider the LMS algorithm applied to an adaptive minimum
ModifiedLMS
- 核心代码为 "mlms.m" ，其基础为LMS算法（最小均方差算法）。 "demon_mlms.m"演示了算法的收敛性能，而 "De50HzInterference.m" 则给出了其在去50Hz工频干扰方面的应用。当然，算法本身还可以应用在其他方面，比如回声消除等，只需要在此基础上做出相应的修改即可以应用在自己的工程上。(The core file is "mlms.m". it's modified LMS met