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【matlab】 LMS算法 DL : 2: LMS算法，直接调用即可
Update : 2010-10-03 Size : 699 Publisher : mingcheng3339@163.com
【matlab】 LMS各类算法 DL : 1: LMS自适应滤波器的仿真，收敛性能以及其误差性能。
Update : 2010-10-28 Size : 657 Publisher : zhoubin3796@126.com
【Program doc】基于DSP的lms自适应滤波器实现 DL : 0: 基于DSP的lms自适应滤波器实现并仿真
Update : 2010-12-16 Size : 295960 Publisher : chwei89011477@163.com
【SourceCode】 LMS算法 DL : 1: LMS自适应滤波算法实现
Update : 2011-01-02 Size : 496 Publisher : cloud122606@126.com
【Speech/Voice recognition/combine】小波变换实现的lms自适应算法 DL : 1: 小波变换实现的lms自适应算法
Update : 2011-03-03 Size : 808 Publisher : huker1022
【SourceCode】 LMS 源程序算法 DL : 0: LMS 源程序算法
Update : 2011-12-20 Size : 1296 Publisher : dcean@sohu.com
【VHDL-FPGA-Verilog】 lms verilog DL : 1: lms veriog程序，不错的代码
Update : 2012-01-11 Size : 946 Publisher : pofet@sina.com
【Other】基于一阶差分传声器阵列频域LMS语音增强算法 DL : 0: 介绍双传声器用一阶差分法进行频域LMS语音增强。
Update : 2012-04-16 Size : 330561 Publisher : songzy41
【matlab】 LMS 源程序 DL : 1: MATLAB里面有LMS算法的程序，下面是我自己编写的LMS算法程序，供交流-MATLAB LMS algorithm inside the procedure, the following is my own preparation of the LMS algorithm procedures for the exchange of
Update : 2024-04-20 Size : 1024 Publisher : 欧阳文森
【DSP program】 lms汇编 DL : 0: LMS算法汇编程序，使用于DSP，经实验验证，收敛为ms级，很好的一段汇编代码。-LMS algorithm compilation procedures, the use of DSP by experimental verification, convergence of ms-class, a good compilation of code.
Update : 2024-04-20 Size : 3072 Publisher : 张达
【Wavelet】基于LMS(最小均方误差算法)的自适应滤波的源程序 DL : 1: 基于LMS(最小均方误差算法)的自适应滤波的源程序，基于matlab-based on the LMS (minimum mean square error algorithm) adaptive filtering of the source, based on Matlab
Update : 2024-04-20 Size : 1024 Publisher : 张义力
【matlab】 LMS toolbox DL : 0: LMS toolbox LMS的工具箱。内有多个有关LMS和RLS的m文件！-the toolbox. There are a number of LMS and RLS m documents!
Update : 2024-04-20 Size : 14336 Publisher : 高永博
【matlab】 Matlab code for LMS algorithm DL : 0: lms算法在MATLAB上的实现，有点小错误，给大家当参考吧-LMS algorithm in MATLAB on the realization of a little wrong, we can refer to it
Update : 2024-04-20 Size : 4096 Publisher : 马会
【matlab】基本LMS DL : 0: 上次传的有点小问题，这个已经解决，是基本LMS算法的matlab实现。-previous biographies of some minor problems, this has been resolved, the LMS is the basic algorithm to achieve the Matlab.
Update : 2024-04-20 Size : 1024 Publisher : 马会
【matlab】 LMS by adian try DL : 0: 本程序用matlab工具编程,采用lms算法实现信道估计.其中信源是+-1二值随机码,信道为多径(3路径)信道.-the procedures used Matlab programming tools using LMS algorithm channel estimation. Which source is-1 two random codes, channel more Drive (Route 3) channel.
Update : 2024-04-20 Size : 1024 Publisher : 樊点桦
【Software Engineering】 Fast LMS-Newton algorithms based on autoregressive DL : 0: 一种利用LMS的回声抑制的实现方法，经典文献-echo suppression of the method, classic literature
Update : 2024-04-20 Size : 525312 Publisher : 陈谭
【AI-NN-PR】 vc-LMS DL : 0: vc＋＋实现神经网络的LMS算法，并可以自动选择神经元个数-vc++ LMS neural network algorithm, and can automatically choose Neuron Number
Update : 2024-04-20 Size : 222208 Publisher : WW
【Speech/Voice recognition/combine】 lms+noise DL : 0: 自己课题用了的LMS程序，个人觉得很好，应该能帮上大家吧-own issues with the LMS procedures, personal feel very good, we should be able to help on it
Update : 2024-04-20 Size : 4096 Publisher : boboy
【matlab】 LMS-auto-adapter-fiter DL : 0: 考虑一个线性自适应均衡器的原理方框图如《现代数字信号处理导论》p.275自适应均衡器应用示意图。用LMS算法实现这个自适应均衡器，画出一次实验的误差平方的收敛曲线，给出最后设计滤波器系数。一次实验的训练序列长度为500。进行20次独立实验，画出误差平方的收敛曲线。给出3个步长值的比较。-consider a linear adaptive equalizer block diagram as the principle of "modern digital signal processing" Introduction to the p.275 adaptive equalizer application schema. LMS algorithm with the adaptive equalizer, painted a square experimental error of convergence curve, given final design filter coefficients. Experimental a length of the training sequence to 500. Conduct 20 separate experiments, painted square error of the convergence curve. Given three step-value comparisons.
Update : 2024-04-20 Size : 4096 Publisher : lidong
【matlab】 LMS-sunny DL : 1: LMS自适应滤波器，已经使用过，完全正确希望有用！啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊！-LMS adaptive filter has been used, completely correct hope useful! Ah ah ah ah ah ah ah ah ah ah ah ah ah!
Update : 2024-04-20 Size : 3072 Publisher : 陈建文

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