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在matlab里，用自适应的LMS算法来实现均衡器，对学习均衡的朋友很有帮助

所需滤波器系数的权重更新

lms滤波器matlab代码自适应滤波器 在GNU Octave和Matlab中开发自适应过滤。 您只需要在GNU-Octave或Matlab中运行“ applied_in_music”（但您需要在代码中更改什么是音乐文件）。 我正在使用自适应过滤来执行系统识别，“猜测”将哪些“未知”过滤器u应用于已知输入x（来自mp3文件） 目前有3个分支机构： 母版：为Matlab编写的FIR滤波器标识，使用NLMS方法（请参阅参考资料） octave：FIR滤波器标识，为Octave编写，Laso使用NLMS方法（请参阅参考资料） octave_IIR_filter：IIR滤波器标识，为Octave编写。 IIR识别不是FIR识别的简单扩展（问题没有单一的解决方案）。 它实现了全梯度IIR LMS算法，从而使系统近似。 当您已经知道系统的极数和零数时，结果会好得多。

两种自适应滤波比较论文，主要用途在信号处理上。

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LMS算法是由梯度下降法导出的，是对梯度下降法的近似简化，更符合实际应用。其基本思路图梯度下降法是一致的，不同之处仅在于计算中用梯度向量的估计来代替真实的梯度。

数字信号处理系统辨识LMS和RLS方法MATLAB代码

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