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LMSLL
- ＬＭＳ算法ＭＡＴＬＡＢ仿真源代码！用于对智能天线的ＬＭＳ算法进行仿真用！-LMS algorithm MATLAB source code! Smart Antenna for the LMS algorithm simulation using!
rlsandlmscom2
- LMS滤波与RLS滤波的比较ＭＡＴＬＡＢ源码-LMS filtering and filtering of RLS MATLAB source
equ
- LMS算法的训练滤波器，均衡滤波处理，硬判决，包括：1训练，2均衡处理，3判决并计算误码-training filter, filter balanced, hard decision, including : a training and two balanced, 3 judgment and calculation error
DECMMSE
- 解相关DEC和MMSE误码率曲线对比，包含LMS算法，以及硬判决-decorrelation DEC and MMSE BER curves contrast, contains LMS algorithm, and the hard decision
shouliantexing
- MMSE的LMS收敛特性仿真，训练点10000，SNR（-5到20），效果较好-MMSE LMS convergence characteristics of simulation, training 10,000 points, SNR (-5 to 20), better effect
wineryulmslvbo
- 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
LMS
- 在这几十年里，数字信号处理技术取得了飞速发展，特别是字适应信号处理技术以其计算简单、收敛速度快等许多优点而广泛被使用。它通过起内部参数的最优化来自动改变其特性。自适应滤波算法在统计信号处理的许多应用中都是非常重要的。在这几十年里，数字信号处理技术取得了飞速发展，特别是字适应信号处理技术以其计算简单、收敛速度快等许多优点而广泛被使用。它通过起内部参数的最优化来自动改变其特性。自适应滤波算法在统计信号处理的许多应用中都是非常重要的。
SIMULATION_OF_RLS_AND_LMS_ALGORITHMS_FOR_ADAPTIVE_
- 一篇关于LMS和RLS算法应用于噪声抵消的matalb仿真论文，值得一看。
LMS
- 二相码编码与码组检测，利用matlab实现并仿真
LMSsimulationforAdaptiveEqualizer
- MATLAB仿真LMS算法完整源代码，仿真结果分析，及仿真图示
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
LMS2
- 数字信号处理的自适应算法，最陡下降法与LMS法比较，画出两者收敛曲线
LMS_adaptive_filter
- LMS的自适应滤波程序，希望对大家有所帮助
lmsfilter
- LMS自适应滤波器的matlab源码 文件大小不够，所以加了个图
LMS
- 使用matlab开发的自适应滤波器文件，现代信号处理的学生可以借鉴一个！
1
- 模式识别中重要算法——LMS算法 的源程序汇总
lms3
- 信号处理 盲均衡,用于消除码间干扰,采用LMS算法,有叫好的处理能里
LMS_MATLAB
- 比较经典的用lms算法实现自适应均衡器的matlab的程序，适合初学者学习