自适应滤波算法与实现代码分享

这篇文章介绍了在matlab中实现自适应滤波器的算法，涵盖了牛顿法和最陡下降法的具体方法，对自适应滤波的学习具有实质性帮助。

自适应滤波的最小均方算法，Matlab 写的，性能蛮稳，资源也轻。搞信号的你用得上，尤其是在带噪声的数据里搞清楚目标信号，效果还挺不错的。自适应滤波的核心就在“自适应”，而这个 LMS 算法（最小均方）就是入门和实用兼顾的那种。代码用的是 Matlab，逻辑清晰，运行效率也不赖，不容易踩坑。场景嘛，比如你做回声消除、通道均衡、噪声抑制啥的，都用得上。代码结构也挺清爽，不臃肿，改起来省事。如果你想扩展一下思路，顺带可以看看VHDL 实现版本，还有其它 Matlab 实现，甚至还有非线性版本，都可以一起对比着用。哦对了，Matlab仿真里，LMS 算法的调参也挺关键，比如步长设太大容易发散，太小又

我们很高兴能分享用于大规模特征选择的自适应粒子群算法的Matlab代码。如果您在该研究的基础上进行进一步研究，请在您的论文中引用以下参考文献： Xue, Y., Xue, B., & Zhang, M. (2019). Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 13(5), 1-27. DOI: 10.1145/3340848 请注意，参考文献

我编写了一个Matlab程序，用于在三种IS信道条件下进行LMS算法的自适应辨识和逆辨识。

LMS2 的自适应滤波算法，挺适合刚上手做信号的朋友。代码结构清晰，变量命名也比较直观，跑一遍你就知道是怎么回事。LMS 算法嘛，用来干嘛的？滤除噪声、信号增强都用得上，是音频降噪、心电信号这些场景。Matlab 写的脚本，基本就是调用个filter()、自己写更新公式，再循环迭代一下。写得还挺干净，适合做你自己的 demo 基础框架。你想拓展到RLS或者，拿这份改起来也方便。要是你之前没搞过自适应滤波，建议可以看看下面这些文章，有的讲原理，有的有在线工具箱，还有直接讲胎心监测里的应用，比较丰富：matlab 编程实现 LMS 算法的自适应滤波MATLAB LMS 算法在线自适应滤波器设计基于

这份matlab程序实现了LMS算法，用于自适应滤波器的开发与测试。

Matlab中dither的实现代码BBAND索引和自适应去带滤波器，该存储库包含了Z. Tu、J. Lin、Y. Wang、B. Adsumilli和AC Bovik在ICASSP 2020中提出的BBAND索引无参考带状伪影预测器的参考matlab实现。此外，还包括了他们在IEEE信号处理快报上发布的自适应解带滤波器。运行代码的第三方例程位于“third_party/matlabfns”，您需要将该目录添加到您的路径中（例如，path(), \"${PATH_TO_ROOT}/third_party/matlabfns\"）。

CSDN佛怒唐莲上传的视频都配备完整可运行的代码，适合初学者；主要代码包括主函数main.m和其他辅助m文件；适用于Matlab 2019b版本，操作简单，有问题可私信博主获取帮助；详细运行步骤包括将文件放入当前Matlab文件夹，打开main.m文件并运行程序获取结果；如需更多仿真或定制服务，可联系博主。

经典beamforming和自适应滤波的MATLAB源代码。由Paulo S.R. Diniz编著的《自适应滤波第四版（Adaptive Filtering_Algorithms and Practical Implementation 4th）》中的Nonlinear_Adaptive_Filters部分源代码。