基于加权零吸引因子最小均方算法(RZA-LMS),提出了一种应用于系统辨识的新型自适应滤波算法(ARZA-LMS)。RZA-LMS通过在标准LMS算法迭代过程中添加零吸引因子,促进了滤波器小权系数的收敛,从而在辨识稀疏系统时,加快了算法的整体收敛速度。但是RZA-LMS算法中的零吸引因子,选择了固定的e,过于武断,降低了算法的鲁棒性。通过在参数e 与误差信号e 之间建立非线性关系,使零吸引因子在最小化MSE更具有灵活性,提出了一种改进的RZA-LMS,提高了对系统辨识的收敛速度和稳定性。最后,计算机仿真验

RLS算法的研.doc

自适应滤波LMS算法及RLS算法及其仿真.doc

compare_run.m 是主文件。 此代码调用三个函数 - a) apsa.m 和 b)eff_apsa.mc)lms.m。 它计算函数在不同 N 上执行所花费的时间。 它绘制了两个函数在不同 N 上所用的时间。 这里 L 固定为 5。系统函数是预定义的。 绘图显示 Eff_apsa 算法如果比 apsa 算法有效。 随着 N 的增加，计算时间的差异也会增加

为提高雷达系统在复杂电磁环境下的抗干扰能力,对雷达干扰对消系统及其自适应滤 波算法进行了分析,给出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法。该算法利用类Sigmoid函 数去调节步长,减少了运算量,并在类Sigmoid函数中利用误差信号的自相关值调整步长,从而 解决了算法较快的收敛速度与较小的稳态误差之间的矛盾,并且降低了算法对输入噪声的敏感 性。将该算法应用到自适应干扰对消系统中进行了计算机仿真验证,计算机仿真结果与理论分 析一致,表明了该算法具有一定的可行性和优越性。

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Matlab LMS 算法性能曲面等高线 权值收敛轨迹 失调

PolarBand2lsl 将PolarBand H10数据发送到流。 手动的： 如果尚未安装 然后打开anaconda提示，然后执行 pip install pylsl --user pip install bleak --user 安装并在python中。 由于bleak用于蓝牙LE通信，因此应该在PC，MAC和Linux上都可以使用。 然后使用此代码将其更改为目录。 首先将代码中的MAC地址更改为您的频段的MAC地址。 做一个 python Polar2LSL 使流运行。 您可以使用录制流 还提供了用于峰值检测的示例脚本。 基于此脚本使用LabStreamingLayer（ ）的xdf导入模块以及MATLAB Signal Processing Toolbox中的'findpeaks'函数 被盗：