随着现代信息技术与教育产业的深度融合，建设远程开放式的网络学习平台已成为构建智慧校园网的核心；同时也为构建学习型社会，实现终身教育提供了环境支撑和技术保障。主要着手于自适应算法研究，以网络学习者为对象，针对网络学习平台中存在的问题，设想将自适应算法引入到网络学习平台中，设计一个包含自适应网络学习模型、学习者信息模型、智能学习诊断模型的网络学习系统。以期系统能够有效地完善现有网络学习在动态导航、智能诊断、师生交互、因材施教等方面存在的不足，并从根本上改变传统按部就班式的学习模式，实现将资源按照学习者的个体特征和学习需求自动地生成学习内容序列，从而实现个性化的学生学习与教师辅导，以此来提升远程教育的服务质量。

在Jerk模型的基础上，提出了一种新的高机动目标跟踪自适应算法STF―C―Jerk。该算法利用“当前”模型的思想，将Jerk项假设成为非零均值过程，更切合目标机动实际过程，同时通过引入强跟踪滤波器的渐消因子，实时调节滤波器增益，增强了系统对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明，提出的STF_C―Jerk自适应跟踪算法显著提高了Jerk模型自适应算法的跟踪性能。

针对受控系统非线性、时变性、复杂性和不确定性的特点,文中采用一种基于模糊控制的变论域自适应控制算法,将变论域引入模糊控制的隶属函数中,设计了输入函数的自适应律,并通过李雅普诺夫函数进行了稳定性分析.仿真结果表明在有干扰的情况下,算法能很好的跟踪系统输入,使系统跟踪误差小且能够保证系统的稳定性.该算法结构简单,具有良好的鲁棒性和动态性能,同时克服了系统参数变化对稳定性造成的不利影响.仿真实例表 明了本算法的正确性和有效性.

用C语言动态实现自适应算法，可以清楚的看到算法之行的整个过程。便于理解算法。

自适应算法在自适应均衡器中的应用，仿真对输入信号、输出信号和期望信号比较。对LMS和RLS两种自适应算法进行比较。

重点介绍了自适应中值滤波算法以及两种改进的自适应中值滤波算法。针对这3种滤波算法，对含有不同密度椒盐噪声的图像进行去噪实验。结果表明：改进算法去噪效果明显、能有效保护图像细节，PSNR保持在25 dB以上；改进算法在高密度噪声时也能得到细节较为清晰的图像，PSNR比改进前的提高17 dB以上。

公用事业规模的风力涡轮机会产生大量噪声，这已被认为是广泛使用风能的最关键挑战之一。 主要由边界层和（或）上游大气湍流与叶片后缘的相互作用引起的空气动力噪声已被确定为风力涡轮机中最主要的噪声源。 作者在此提出了一种基于FxLMS算法的有源噪声控制系统，该系统可以实现现代风轮机噪声的抑制。 模拟了两种类型的噪声源：单极子和偶极子。 有源噪声控制算法的结果已在MATLAB中进行了仿真验证。 结果之间的一致性表明，有源噪声控制技术将对未来的风机产生深远的影响。

在PyTorch上进行深度转移学习 这是用于深度迁移学习的PyTorch库。 我们将代码分为两个方面：单源无监督域自适应（SUDA）和多源无监督域自适应（MUDA）。 SUDA方法很多，但是我发现有一些深度学习的MUDA方法。 此外，具有深度学习的MUDA可能是领域适应性更广阔的方向。 在这里，我实现了一些深度传输方法，如下所示： UDA DDC：针对领域不变性的深度领域混淆最大化 DAN：通过深度适应网络学习可转让特性（ICML2015） Deep Coral：用于深域适应的Deep CORAL相关对齐（ECCV2016） Revgrad：通过反向传播进行无监督域自适应（ICML2015） MRAN：用于跨域图像分类的多表示自适应网络（Neural Network 2019） DSAN：用于图像分类的深度子域适配网络（神经网络和学习系统2020的IEEE交易） 慕达对齐特

传统的无监督领域自适应算法在对齐总体分布时存在分类信息流失问题，难以保证迁移学习效果。针对这个问题，提出了一种基于类内最大均值差异的分布对齐策略。该策略首先预测所有样本的伪标签，然后借助伪标签样本信息依次对齐每个类别的领域类内分布。在深度学习框架下，所提算法能够有效保留分类信息，提高了目标领域的预测能力。实验结果表明，与传统算法比较，所提算法在多个基准数据集上获得了最优的迁移学习效果。

实现功能：音频读取、滤波效果时域绘图、信噪比SNR计算、滤波后音频输出； 额外附加：详尽注释； 个人课程设计所用原码，无需修改，保证即下即用！