最小二乘法（Least Square, LS）大约是1795年高斯在其著名的星体运动轨道预报研究工作中提出的。后来，最小二乘法成为了估计理论的基石。最小二乘法由于原理简明、收敛较快、易于编程实现等特点，在系统参数估计中应用相当广泛。 在自适应控制系统中，被控对象通常都可以不断提供新的输入输出数据，而且还希望利用这些新的信息来改善估计精度，因此常常要求对象参数能够在线实时估计。解决这个问题的方法就是采用最小二乘算法的递推算法，其基本思想可以概括为： 即将下式改写为递推形式，即递推最小二乘参数估计算法。可以辨识定子电阻，磁链，DQ轴电感。

定价博弈matlab代码递归词典搜索 该代码实现了RLS方法并解决了Bertrand的定价和投资博弈，该论文在“递归词典搜索：找到有限状态定向动态博弈的所有马尔可夫完美均衡”（经济研究评论，2015年）和“ Bertrand Price的动力学”一书中与降低成本的投资竞争”，作者：Fedor Iskhakov，Bertel Schjerning和John Rust。 任何run_leapfrog_ *脚本都将运行该模型的各种版本。 要运行此代码，必须使用C编译器正确配置Matlab（运行mex -setup）并参考（Matlab R2015b）

基于FIR的RLS自适应滤波器的设计，李国峰，马世亮，本文在MATLAB平台上实现了基于FIR的RLS自适应滤波器，并对模拟结果进行了分析讨论，证明了所编程序的正确性，其结果为将来硬件实现RLS

lms滤波器matlab代码可参数化的LMS自适应滤波器DSP IP核 该项目基于FPGA / DSP。 该项目的主要目的是设计LMS滤波器算法以及FIR滤波器，其权重适应环境噪声，从而为每个权重的每个更新值生成一个误差信号。 可以根据所需信号更新值，以最小化误差值。 使用24抽头FIR滤波器，该误差信号收敛到零。 因此，达到了消除噪声的目的。 在该项目中，LMS自适应滤波器设计用于8、16、32位并行和顺序输入数据。 我已经附上了该项目的整个报告文件。 其中包括项目的所有方面，包括代码，输出和结论。 工具：Altera Quartus Prime，ModelSim，MATLAB编程语言：Verilog 项目报告文件：LMS_Adapt.pdf

turbosound LMS-D24和LMS-D26处理器软件

自适应均衡属于自适应信号处理的应用范畴，各种各样的自适应均衡算法如迫零（ZF）算法、均方（LMS）算法、递归二乘（RLS）算法、变换域均衡算法、Bussgang 算法、高阶或循环统计量算法、基于非线性滤波器或神经网络的均衡算法等应运而生。均衡器通常工作在接收机的基带或中频信号部分，基带信号的复包络含有信道带宽信号的全部信息，所以，均衡器通常在基带信号完成估计信道冲激响应和解调输出信号中实现自适应算法等，本文选择了两种典型的自适应算法：以LMS自适应均衡器和RLS自适应均衡器为基础，用MATLAB 仿真软件对LMS和RLS两种算法进行仿真，比较并分析了两种算法的性能。 　　1 自适应均衡器

自适应滤波LMS算法MATLAB实现，需要的人可以看看！

为抑制窄带信号并减少其对直接序列扩频通信系统的干扰，研究了一种新的变步长LMS算法处理信号。根据步长调节原则，结合双曲正割函数来调整步长μ(n)及误差e(n)的非线性关系。对算法进行理论分析，该算法提高了收敛速度，提升了收敛精度，降低了稳态时的误差。在MATLAB中通过搭建直接序列扩频通信系统进行仿真，研究结果表明该算法优于已有的算法，能更准确地预测及抑制音频干扰信号，增强了直扩通信系统的抗干扰性能。

Matlab LMS filter自适应滤波去噪例程，单频正弦信号加噪去噪，语音信号加噪去噪

Lcf_Tasking_Tricore_Tc.lsl