自适应滤波算法与实现代码分享

这篇文章介绍了在matlab中实现自适应滤波器的算法，涵盖了牛顿法和最陡下降法的具体方法，对自适应滤波的学习具有实质性帮助。

我们很高兴能分享用于大规模特征选择的自适应粒子群算法的Matlab代码。如果您在该研究的基础上进行进一步研究，请在您的论文中引用以下参考文献： Xue, Y., Xue, B., & Zhang, M. (2019). Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 13(5), 1-27. DOI: 10.1145/3340848 请注意，参考文献格式和代码并非最终版本，我们将在未来几天内持续更新。如有任何问题，请联系我们。

我编写了一个Matlab程序，用于在三种IS信道条件下进行LMS算法的自适应辨识和逆辨识。

这份matlab程序实现了LMS算法，用于自适应滤波器的开发与测试。

Matlab中dither的实现代码BBAND索引和自适应去带滤波器，该存储库包含了Z. Tu、J. Lin、Y. Wang、B. Adsumilli和AC Bovik在ICASSP 2020中提出的BBAND索引无参考带状伪影预测器的参考matlab实现。此外，还包括了他们在IEEE信号处理快报上发布的自适应解带滤波器。运行代码的第三方例程位于“third_party/matlabfns”，您需要将该目录添加到您的路径中（例如，path(), \"${PATH_TO_ROOT}/third_party/matlabfns\"）。

CSDN佛怒唐莲上传的视频都配备完整可运行的代码，适合初学者；主要代码包括主函数main.m和其他辅助m文件；适用于Matlab 2019b版本，操作简单，有问题可私信博主获取帮助；详细运行步骤包括将文件放入当前Matlab文件夹，打开main.m文件并运行程序获取结果；如需更多仿真或定制服务，可联系博主。

经典beamforming和自适应滤波的MATLAB源代码。由Paulo S.R. Diniz编著的《自适应滤波第四版（Adaptive Filtering_Algorithms and Practical Implementation 4th）》中的Nonlinear_Adaptive_Filters部分源代码。

这篇资源提供了MATLAB代码，适用于处理非平稳信号的自适应滤波技术。

自适应滤波器的最小均方算法在MATLAB仿真和VHDL实现中的应用。