LMS_FIR_Filter算法实现，画出自适应滤波后的输出时域波形

LMS Virtual.Lab声学边界元软件是入门级、易于使用的声学仿真工具，用于预测和改进广泛的各种系统的声音和噪声品质。采用直接模型和嵌入的求解器技术，工程师能够更快地获得结果，并保证其精度。 LMS Virtual.Lab声学边界元软件使用边界元法（BEM），可以有效地将复杂的三维几何模型简化为二维图形。只有结构系统振动或散射声场的表面区域需 要进行建模。边界元模型的尺寸通常只限于几千个单元，同复杂的完整三维有限元模型相比，是更小、易于创建、易于检验，并易于处理的模型。这些简化模型可以 在更短的时间内得出结果，使用户快速地了解其设计的声学品质。 LMS Virtual.Lab声学边界元可以准确地模拟结构声学耦合现象，比如当声源产生结构振动时，这种情况通常都发生在重量较轻的结构上，如发动机压力的强烈变化使发动机进气系统振动，产生额外的辐射噪声。 解决方案可以处理内部和外部辐射噪声问题，并囊括了广泛的应用，如板件的传递损失、电子或家用设备的声音品质、辐射噪声等等。解决方案可以与其它CAE软 件一起运行，并无缝链接ABAQUS、ANSYS、CATIA CAE、I-DEAS、MSC.NASTRAN和PERMAS，是进行更高级、更专门应用的理想起点。

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基于LMS的MATLAB大作业_任思佳.doc

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神经网络自适应线性神经元Adaline的LMS算法（PDF）.pdf

目录 第1章 绪论 1 第2章 d-q轴永磁同步电机基本的数学模型 2 第3章 永磁同步电机参数辨识算法 3 3.1 递推最小二乘法原理 3 3.2 递推程序流程框图 4 3.3 电机系统辨识推导 5 3.3.1电阻、磁链参数辨识 5 3.3.2电感参数辨识方程详细推导 6 第4章 辨识仿真模型的搭建与分析 8 4.1 辨识仿真模型的搭建 8 4.2 仿真结果 9 第5章 结 论 12 参考文献 13

LMS滤波器设计及Matlab实现

仿真对象如下： 其中， v( k )为服从N (0,1) 分布的白噪声。输入信号u ( k) 采用M 序列，幅度为 1。M 序列由 9 级移位寄存器产生，x(i)=x(i-4)⊕x(i-9)。 选择如下辨识模型： 加权阵取Λ = I。 衰减因子β = 0.98，数据长度 L = 402。 辨识结果与理论值比较，基本相同。辨识结果可信

acrossChannel_抽头信道_训练均衡_channel_channelEqualization_LMS算法星座图