自适应滤波器
DSP System Toolbox™提供了LMS和RLS自适应有限脉冲响应(FIR)滤波器算法的几个变体。虽然这些算法在细节上有所不同，但它们都有一个共同的操作方法，即最小化自适应滤波器输出和期望信号之间的误差差异。均方误差(MSE)是量化这种误差最常用的度量标准。自适应滤波器被广泛应用于噪声消除、回波消除、波束形成、系统识别、生物医学信号增强、通信信道均衡等多个领域。有关这些应用程序的示例，请参见基于LMS算法的FIR滤波器系统辨识，利用符号数据LMS算法消除噪声,基于RLS算法的逆系统辨识．
当输入是彩色的，仿射投影自适应滤波算法提供dsp。AffineProjectionFilter对象显著提高了LMS变化时的收敛速度。为提高计算成本，提出了自适应网格滤波算法dsp。AdaptiveLatticeFilter对象可以在LMS和RLS上提供更好的收敛。你也可以实现一个自适应FIR滤波器在频域使用dsp。FrequencyDomainAdaptiveFilter对象。
对象
dsp。BlockLMSFilter |
使用块LMS自适应算法计算输出、误差和权值 |
dsp。LMSFilter |
计算LMS自适应滤波器的输出、误差和权值 |
dsp。RLSFilter |
采用递归最小二乘(RLS)算法计算输出、误差和系数 |
dsp。AffineProjectionFilter |
利用仿射投影(AP)算法计算输出、误差和系数 |
dsp。AdaptiveLatticeFilter |
自适应网格过滤器 |
dsp。FastTransversalFilter |
快速横截最小二乘FIR自适应滤波器 |
dsp。FilteredXLMSFilter |
过滤xlm过滤器 |
dsp。FrequencyDomainAdaptiveFilter |
利用频域FIR自适应滤波器计算输出、误差和系数 |
块
主题
关于自适应滤波器如何工作的一般性讨论，DSP系统工具箱中的自适应滤波器算法的列表，收敛性能，以及少数常见应用的细节。
使用LMS算法识别未知系统。
使用标准化LMS算法识别未知系统。
比较自适应滤波算法收敛的速度。
通过信号增强应用引入自适应滤波器。
使用信号数据LMS算法进行噪声消除。
RLS和LMS自适应滤波算法的比较。
使用dsp.RLSFilter执行逆系统识别。
用归一化LMS自适应滤波器去除Simulink中的低频噪声万博1manbetx
设计了一种归一化LMS自适应滤波器，并在Simulink中用于低频噪声的去除万博1manbetx®．
用归一化LMS自适应滤波器消除Simulin万博1manbetxk中的噪声
使用归一化LMS自适应滤波器，去除声环境中产生的有色噪声。
在DSP系统工具箱中支持可变大小信号的系统对象列表。万博1manbetx
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