dspII课程作业1-LMS最陡下降法matlab算法

大多数数据科学算法是优化问题。而这方面最常使用的算法是梯度下降。 或许梯度下降听起来很玄，但读完这篇文章之后，你对它的感觉大概会改变。 这里用住宅价格预测问题作为例子，并附有Matlab程序源文件供大

最速下降法是以负梯度方向最为下降方向的极小化算法，相邻两次的搜索方向是互相直交的。牛顿法是利用目标函数在迭代点处的Taylor展开式作为模型函数，并利用这个二次模型函数的极小点序列去逼近目标函数的极小

优化方法中最速下降法+SUMT外点法MATLAB实现,代码均为本人实现,如有需要请自行下载,下载后请根据自身需求调整方程,欢迎讨论。

MATLAB梯度下降法（完整版），支持任意维度，手动输入

里面有各种梯度下降法：SGD、Momentum、NAG、Aagrad、RMSProp、Adam算法代码；

不好意思，这里只是运行出来的图片，程序在上边资源里面

LMS均衡算法的matlab仿真，设置好数据：训练序列和传输数据，首先使用随机的训练序列进行训练达到均衡收敛，长度为2000，然后使用得到的抽头系数进行均衡，画出均衡前后的星座图比较，画出误差曲线。对

实现LMS算法，将输入和输出信号进行对比，并给出均方误差曲线。时域抽头LMS算法滤波器阶数为128，输入信号采样点数为1024.

自适应LMS算法的实现Matlab实现

这是一个有关LMS算法的MATLAB程序，表示了不同的步长对LMS算法的影响。