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提出一种基于LMS(Least Mean Square)自适应算法的滤波方法,介绍该方法在低频信号滤波上的应用及在FPGA平台上实现。传统数字滤波器FIR、IIR滤波器针对不同的系统和干扰信号,其滤波
学习FIR自适应滤波器原理；学习MATLAB中的Simulink及Xilinx的SystemGenerator；用FPGA实现自适应滤波器；对不同输入情况，学习自适应滤波器的各种应用。
本方法简单明了，不累述，实用性强。设计流程为 参数设置——初始化——权系数更新——输出——结束
准确、快速地检测电力系统电流中的谐波成分是保证有源电力滤波器具备良好工作性能的关键。提出了基于自适应有限脉冲响应(FIR)预测滤波器的谐波实时检测系统。论述了自适应滤波器谐波检测原理.利用最小均方算法
clear all close all %channel system order sysorder = 5 ; % Number of system points N=2000; inp = ran
适用于LMS算法线性均衡器设计类的毕业论文
Hodgkin-Huxley模型中分叉的鲁棒稳定控制,借助无味卡尔曼滤波器
机动目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法实现
改进的组合导航自适应联邦卡尔曼滤波算法
针对压缩感知中时变稀疏信号的重建问题,提出一种基于自适应线性预测的卡尔曼滤波恢复算法.该算法采用滑动窗口对信号进行观测,基于前后窗信号之间的相关性并利用自适应线性预测方法,建立前后窗口信号的状态转移方
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