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FastICA
- FastICA算法，用于信号的独立分量分析，在ICA的基础上加快了收敛速度，有更高的效率！并且增加了图象界面，使用方便！-FastICA algorithm, the signal for an independent component analysis, at the ICA on the basis of accelerating the convergence rate, a more efficient! And to increase the image user interface
OntheconvergencebehavioroftheLMSandthenormalizedLM
- 本文章介绍了智能天线LMS算法的收敛性问题 ，是一个不错的资料-this article introduces the Smart Antenna LMS algorithm convergence, is a good information
LMSwithUncorrelatedCaussiandata
- 本文是关于LMS算法在非相关的高斯噪声下的收敛性！希望对大家有用-paper on the LMS algorithm in the non-Gaussian noise under the Convergence! We hope to useful
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
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。
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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
J005241
- 主要 研 究 用于声音通讯系统中的声回波抵消技术。声回波抵消通常采用声回波抵 消器来实现。具体方法是用自适应滤波器来估计回波信号，并从麦克风信号中减掉该 估计值，从而实现声回波的抵消。回波抵消器中常用的几种自适应滤波算法有LMS, NLMS, RLS等算法。对现有主要算法的性能进行了分析，并对优缺点进行评价和比 较。为了在收敛速度和运算量之间得到很好的折衷，对NLMS算法改进，得到了 PNLMS算法，对传统的快处理块算法改进，得到了精确块算法。综合两个算法，获 得了一种基
LMSconvergenceandparameter
- 本文利用外插迭代定理证明了LMS算法的收敛性，并讨论了其参数选择的最佳方法。
Normalized_LMS
- 本程序介绍了一种改进的LMS算法-均一化的LMS算法，与传统的LMS算法比较收敛性更好，并由程序给出了比较图
LMS-MATLAB
- 介绍了基于最小均方算法(LMS 算法) 的自适应均衡器的原理和结构,针对用硬件实现LMS 算法的自适应均衡器存在的诸多缺点,利用MATLAB 工具对各种结构形式的自适应均衡器在不同 信道模型下的收敛速度和精度进行仿真,并介绍了该仿真程序。
LMS
- 基于LMS算法的自适应滤波收敛性的Matlab仿真2 新一篇: 基于LMS算法的自适应滤波收敛性的Matlab仿真
bitbang
- LMS算法在卫星通信抗干扰中的具体应用，包括产生期望信号，最后产生收敛权值
lms
- 程序实现的功能是：一种改进型的LMS算法！具有收敛速度快的特点
LMS.rar
- LMS收敛程序。有2个仿真图，一个时域一个是频域的。,LMS convergence process. The simulation has two maps, one is a time domain frequency domain.
speech2
- 为了提高语音分离算法的收敛速度以及分离性能，提出把拉普拉斯正态混合分布概率密度函数作为语音信号概率密度函数的估计，得到一个更加适合语音信号分离的激活函数，基于此函数提出一种快速语音分离算法.-In order to improve speech separation algorithm convergence speed and separation performance, raise the normal mixture distribution Laplace probability de
LMS
- 在一种变步长算法基础上, 从语音信号相关性的角度出发, 提出了一种新的去相关变步长LMS 算法( DCL—NLMS) 。该算 法结构简单, 收敛速度快, 稳态失调小, 计算量与NLMS 算法相当。仿真结果表明, 该算法在处理强相关性信号时, 不仅收敛速度明 显快于其余算法, 而且稳态失调特性也有很大优势-Based on the variable step NLMS arithmetic, this paper proposes a new uncorrelated variable s