自适应滤波

这篇资源提供了MATLAB代码，适用于处理非平稳信号的自适应滤波技术。

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。

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。

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

这个Matlab工具箱提供了一系列用于内核自适应滤波的算法和源码，适用于毕业设计和课程设计。所有源码都经过严格测试，可以直接运行。Matlab语言本身拥有丰富的数学和科学函数库，简化了算法开发过程；易于学习和使用的语法，方便开发者快速实现和测试算法；交互式开发环境支持快速原型设计和测试；强大的可视化和绘图功能，有助于数据分析和结果展示。

提供基于 LMS 算法的自适应滤波源代码，包括 LMS 相关程序和 RLS。

该资源包括比较全面的自适应滤波MATLAB代码，如LMS、子带自适应滤波等。

从白噪声里提周期信号，用自适应滤波器搞定就挺省心的。尤其是 LMS 算法，简单又实用，代码也不复杂，用 MATLAB 一跑就出效果。像那种被高斯白噪声污染的正弦信号，分分钟能滤出来。延迟设个D=50，收敛因子u可以试下 0.001 和 0.02，效果不一样。误差信号一画，滤波效果立马就能看出来。信号是s=sin(2*pi*t/10)，周期 10，t从 0 跑到 400，高斯白噪声用awgn函数加，噪声设成 15dB 比较常见。LMS 就是通过更新权重w，不断把误差e(n)压下去。预测值y(n)和真实值一比，有没有收敛一眼就看出来。你也可以拿它来搞干扰对消，比如正弦形式的窄带干扰，同样加高斯噪声

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