【文件属性】：
文件名称：lms滤波器matlab代码-Adaptive-Filtering:用于实现本书中所有自适应过滤算法的MATLAB文件
文件大小：139KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-24 07:10:02
系统开源
lms滤波器matlab代码自适应过滤
用于实现本书中所有自适应过滤算法的MATLAB文件。
Paulo
SR
Diniz所著的《自适应滤波算法和实际实现》，第四版，Springer，纽约，2013年，MATLAB文件实现了所有自适应滤波算法。MATLAB文件作者：Guilherme
O.
Pinto，Markus
VS
Lima，Wallace
A.
Martins
，路易斯·WP·比斯坎尼奥和保罗·SR·迪尼兹。
本书简要介绍了自适应过滤，以统一的形式涵盖了尽可能多的内容，从而避免了重复并简化了表示法。
它适合用作自适应信号处理和自适应滤波器的高年级本科生或一年级研究生课程的教科书。
演示的原理是通过扎实的理论基础来介绍材料，专注于在有限精度实现中真正起作用的算法，并提供对工作算法的轻松访问。
因此，从业工程师和科学家也会发现这本书是极好的参考书。
在《自适应滤波：算法和实际实现》的第四版中，作者Paulo
SR
Diniz以简洁明了的方式介绍了自适应信号处理和自适应滤波的基本概念。
自适应过滤算法的主要类别在统一的框架中显示，使用便于实际实现的清晰符号。
主要算法在表中进行了描述
【文件预览】：
Adaptive-Filtering-master
----readme_toolbox(1KB)
----.DS_Store(6KB)
----Utilities()
--------ar.m(939B)
--------qround.m(224B)
--------example_qround_quantization_effects.m(1KB)
----IIR_Adaptive_Filters()
--------example_systemID_Steiglitz_McBride2.m(4KB)
--------GaussNewton_GradientBased.m(4KB)
--------example_systemID_GaussNewton.m(4KB)
--------GaussNewton.m(5KB)
--------example_systemID_GaussNewton_GradientBased.m(4KB)
--------RLS_IIR.m(5KB)
--------example_systemID_RLS_IIR.m(4KB)
--------ErrorEquation.m(5KB)
--------example_systemID_ErrorEquation.m(4KB)
--------example_systemID_Steiglitz_McBride.m(4KB)
--------example_systemID_ErrorEquation2.m(4KB)
--------Steiglitz_McBride.m(5KB)
----Subband_Adaptive_Filters()
--------olsblms.m(4KB)
--------dlcllms.m(5KB)
--------cosmod_4_64.mat(4KB)
--------cfdlms.m(4KB)
----Blind_Adaptive_Filtering()
--------example_channelEQ_CMA.m(5KB)
--------example_channelEQ_Sato.m(5KB)
--------CMA.m(4KB)
--------Sato.m(3KB)
--------example_channelEQ_Godard.m(5KB)
--------Affine_projectionCM.m(4KB)
--------Godard.m(4KB)
--------example_channelEQ_Affine_projectionCM.m(5KB)
----RLS_Algorithms()
--------example_systemID_RLS_Alt.m(5KB)
--------RLS.m(5KB)
--------example_systemID_RLS.m(5KB)
--------RLS_Alt.m(5KB)
----Set-membership_Algorithms()
--------example_systemID_SM_AP.m(5KB)
--------example_systemID_SM_NLMS.m(4KB)
--------SM_AP.m(6KB)
--------example_systemID_Simp_SM_AP.m(5KB)
--------SM_NLMS.m(4KB)
--------example_systemID_SM_BNLMS.m(4KB)
--------SM_BNLMS.m(5KB)
--------Simp_SM_AP.m(5KB)
--------Simp_SM_PUAP.m(6KB)
--------example_systemID_Simp_SM_PUAP.m(5KB)
----README.md(3KB)
----Fast_Transversal_RLS_Algorithms()
--------Fast_RLS.m(5KB)
--------example_systemID_Fast_RLS.m(4KB)
--------Stab_Fast_RLS.m(6KB)
--------example_systemID_Stab_Fast_RLS.m(4KB)
----license(608B)
----LMS-based_Algorithms()
--------Tdomain_DFT.m(5KB)
--------example_systemID_LMS_Newton.m(4KB)
--------example_systemID_Power2_error.m(4KB)
--------example_systemID_NLMS.m(4KB)
--------example_systemID_Dual_sign.m(4KB)
--------example_systemID_Tdomain.m(4KB)
--------example_systemID_Sign_error.m(4KB)
--------Power2_error.m(4KB)
--------NLMS.m(4KB)
--------LMS.m(3KB)
--------example_systemID_LMS.m(4KB)
--------example_systemID_Affine_projection.m(4KB)
--------Dual_sign.m(4KB)
--------Affine_projection.m(4KB)
--------Sign_data.m(3KB)
--------Sign_error.m(3KB)
--------example_systemID_Tdomain_DFT.m(4KB)
--------Tdomain.m(5KB)
--------example_systemID_Tdomain_DCT.m(4KB)
--------Tdomain_DCT.m(5KB)
--------LMS_Newton.m(4KB)
--------example_systemID_Sign_data.m(4KB)
----Nonlinear_Adaptive_Filters()
--------Bilinear_RLS.m(2KB)
--------sgd.m(134B)
--------Complex_Radial_Basis_Function.m(3KB)
--------Radial_Basis_Function.m(3KB)
--------sgm.m(108B)
--------Volterra_RLS.m(2KB)
--------Multilayer_Perceptron.m(3KB)
--------Volterra_LMS.m(2KB)
----QR-decomposition-based_RLS_Algorithms()
--------example_systemID_QR_RLS.m(4KB)
--------QR_RLS.m(5KB)
----versions(2KB)
----Lattice-based_RLS_Algorithms()
--------example_systemID_NLRLS_pos.m(4KB)
--------example_systemID_LRLS_priori.m(4KB)
--------LRLS_pos.m(6KB)
--------LRLS_priori.m(6KB)
--------example_systemID_LRLS_pos_ErrorFeedback.m(4KB)
--------LRLS_pos_ErrorFeedback.m(7KB)
--------NLRLS_pos.m(5KB)
--------example_systemID_LRLS_pos.m(4KB)