基于LMS的自适应滤波器典型应用的MATLAB实现

在数字信号处理中,滤波器是一个重要的单元。自适应滤波器的参数可以调整以满足被控制对象的未知和时变的要求,因此,在未知统计量环境中进行信号滤波时,自适应滤波器较传统的固定系数滤波器具有更高的性能,自适应

自适应滤波器的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。因其具有很强的自学习、自跟踪能力和算法的简单易实现性等优点，使得它在噪化信号的检测增强，噪声干扰的抵消，通信系统的自适应均衡，图像的自适

了解自适应滤波器算法，LMS算法计算复杂度为更新一次滤波器权系数时所需的计算量，本例程使用的滤波器有16个权系数，采样点为1024。该程序的时间复杂度为(1024-16)*16。

适用于一维二维三维自适应中值滤波，对噪声滤除有不错的效果

自适应陷波滤波器设计 在信号处理中经常要把某些单频(窄带)干扰信号去除，例如求系统采集信号中的把工频信号滤除。实际上有一个很好的方法，便是使用陷波器。在附件中给出了陷波器的设计技术，并举了例子。

自适应滤波器算法设计及其FPGA实现的研究与应用

matlab开发-频率域自适应滤波器。执行自正交频域自适应滤波器一次迭代的函数。

学习块自适应滤波很好的例子，该文件只是单独一个matlab函数，作为调用需要设置输入信号等相关参数 function[y,e,w]=blocklms(mu,M,u,d); 输出：y为输出信号，e为

matlab开发-噪声抵消自适应滤波器。噪声消除自适应，使用2个参考信号而不是1个

sigama自适应高斯滤波器,matlab程序，里边有相应的注释和测试数据，自己可以试试