最小均方滤波算法（LMS算法）

使用matlab实现LMS算法，收敛速度，MMSE

RLS与LMS算法仿真，matlab源程序

这是基于matlab的LMS算法的仿真程序

最小矩阵二次算法,可以用于优化和滤波,这里是MATLAB的源代码。

最小均方算法（Least Mean Square, LMS）是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法， 是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，早是由 Widrow 和 Hoff 提出来的。 该算法

自适应滤波是近30年以来发展起来的一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波，kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能。从而在工程实际中，尤其在信息处理

STM32的LMS算法自适应噪声对消的程序模拟输入仅供参考

要求基于自适应系统逆辨识模型实现自适应均衡，即由接收信号估计发送符号。设训练序列长度为500个符号。

LMS算法即最小均方算法，通常应用在预失真自适应中，此算法用MATLAB语言描述。

详尽的代码及仿真