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LMS参数估计
LMS参数估计
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matlab,
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现代数字信号处理里面,常用的一种参数估计的算法,可以调整里面的参数观察不同的参数下,拟合曲线的变化情况,可以直接运行
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LMS信道估计
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4星 · 用户满意度95%
LMS信道估计既是一种基本的信道估计方式又是一种很重要的信道估计方式,所以我们要好好学习!
使用最小均方 (LMS) 算法的频域信道估计:使用最小均方 (LMS) 算法的频域线性信道估计-matlab开发
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在这篇提交中,我提出了一种使用最小均方 (LMS) 算法在频域中估计线性信道的方法。 选择长度为“N”的随机输入信号,然后使用 (PSK/QAM) 调制方案进行调制(取决于用户选择)。 该程序还显示估计的脉冲响应,通道的输入和输出。
LMS滤波,以及AR序列的预测
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LMS滤波,以及AR序列的预测,程序是用MATLAB写的,绝对能用
采用LMS算法利用自适应滤波器进行系统辨识
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采用LMS算法利用自适应滤波器进行系统辨识,输入信号为白噪声,滤波器阶数为50,收敛步长为0.01,通过比较未知系统和自使用滤波器的幅频响应来观察辨识的效果。
lms算法及收敛参数对LMS的影响
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lms算法及收敛参数对LMS的影响,通过设计不同的参数来改变lms算法的性能
Levinson-Durbin算法AR、MA算法,附送LMS算法和RLS算法以及分析
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Levinson-Durbin算法AR、MA算法。matlab语言亲自写的
用LMS算法对AR过程进行滤波
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用LMS算法对AR过程进行滤波,matlab实现
系统辨识比较:比较使用LMS、NLMS和LMF的系统辨识-matlab开发
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这是使用 LMS、NLMS 和 LMF 算法的系统识别的比较。 要更改的重要参数是nBits = 3000; %位数陈 = [.3 .9 .3]; %渠道L = 3; %过滤器长度 %步长mu_lms = 0.003; %学习管理系统mu_lmf = 0.3; %LMF mu_nlms = 0.03; %NLMS
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自适应滤波器是一种数字滤波器,它的优点是不需要提前预知所需要的操作参数,依据某种判据(输入信号),逐步估计出所需的统计特性,以此不断递归更新滤波器权系数,从而达到最佳滤波;如果输入信号的统计特性发生改变,自适应滤波器能重新根据输入信号发生的变化估计出统计特性,来自动调整权系数,从而使自适应滤波实现最好的滤波效果。自适应滤波器主要有三部分组成,滤波结构、需要优化的代价函数,滤波算法。按结构的不同分为
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2019-12-18
很好,谢谢~~
Alina_star
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