我需要在Simulink Desktop Real-Time toolbox上实现一个基于LMS的自适应音频消除算法。为了使(自适应) LMS算法正常工作，我需要能够逐个采样地工作，即在每个采样时刻，我需要使用两个麦克风的同步当前采样值来更新自适应滤波器。
浏览 0提问于2016-01-06得票数 1
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对于盲源分离(自适应滤波，LMS算法)，我需要两个输入。A)噪声信号，2)噪声信号。但是我怎么才能发出噪音信号呢。如果我可以估计噪声信号的噪声方差，那么如何在matlab中从噪声方差生成噪声信号。
浏览 2提问于2014-09-01得票数 0
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我想在Python中应用自适应滤波器，但在网上找不到任何关于如何实现这种算法的文档或示例。我熟悉使用scipy.signal工具箱设计“静态”滤波器，但我不知道如何设计自适应滤波器。
浏览 13提问于2013-08-15得票数 13
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多通道格型递归最小二乘算法
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我正在尝试实现多通道格子RLS，即递归最小二乘算法，它用多个输入执行噪声消除，但只有一个“期望输出”。
我使用基本的RLS算法来处理多个组件，但它的效率太低，占用的内存太多。有没有人知道在多通道情况下描述或实现此算法的好来源？非常感谢。
浏览 16提问于2017-07-07得票数 0
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我正在尝试实现LMS算法，我正在阅读这篇论文：http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf我被困在theta的更新步骤(论文中的第5页)。learnTheta算法的目的是找到这样的θ，以便使用该特定θ最小化成本函数。在这种情况下，最优theta是1,1，所以算法应该使theta收敛到这个向量。不幸的是，事实并非如此。
浏览 10提问于2019-10-09得票数 0
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我使用α-LMS算法为MNIST数据集制作分类器.
我希望在每次迭代中，残差会下降(并且精度会上升)(不是吗？)虽然总体精度似乎在上升，但在某些迭代中，算法会倒退。我需要知道这个算法中出现的挫折是否正常，如果是这样的话？
浏览 4提问于2016-11-19得票数 1
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在这里，它描述了自适应辛普森求积规则，该规则只输入边界和误差公差，并在误差公差的精度内输出近似积分。然而，这本书继续描述了一种使用辛普森规则的二重积分方法，但没有描述二重积分的算法自适应辛普森求积规则。有人知道二重积分的自适应辛普森规则的伪算法吗？sum+=4*(x) sum+=2*f(x) end for这里是单积分的自适应辛普森求积的
浏览 6提问于2019-12-22得票数 0
目前，我正试图在LabVIEW FPGA平台上实现LMS算法。我已经附上了下面的MATLAB代码，我想实现什么！ %temporary vector formation x_temp(nr_c)=x(i);
%LMS
浏览 2提问于2015-10-22得票数 0
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adaptfilt.lms在matlab中是如何工作的？当我们创建和使用过滤器时，任何人都知道过滤器的结构是什么ha = adaptfilt.lms(32,mu);
浏览 3提问于2014-08-01得票数 1
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有多少种方法可以构建一个解析器？
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我正在学习ANTLR v4，它是一个基于所谓Adaptive (*)算法的解析器生成器。它声称比LL(*)算法有很大的改进，但我也听说过一些类似LR的算法。ANTLR的自适应LL(*)算法(大于LR)的优点/局限性是什么？
浏览 3提问于2017-01-02得票数 3
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LMS是一种基于散列的数字签名方案.它是XMSS的一个标准，XMSS具有本文所述的位安全性(标准参数的大约200位安全性)。LMS的安全性假设是基于ROM的哈希函数。这是否意味着LMS的位安全性等于QROM中哈希函数的位安全性？
浏览 0提问于2021-03-02得票数 1
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我想用压缩技术而不是霍夫曼和自适应哈夫曼算法来压缩DNA序列，我使用c#作为编程语言。谁能带我找到一个算法。注意:我想要无损压缩
浏览 4提问于2011-12-20得票数 3
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长期以来，我一直在研究使用最小均方方法进行自适应滤波，但无法找到LMS实现的正确方法。(d); [w,y,e,W]=simple_LMS1input=a2(i:i+499,:); [w,y,e,W]=simple_LMS1end; plot(detecte
浏览 3提问于2014-01-05得票数 1
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光纤通道均衡的最小均方算法
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我使用Matlab的LMS (最小均方算法)代码来均衡信道的影响，它适用于在MATLAB中产生的抽头延迟信道，但对于使用optisystem程序的光纤信道，它不能很好地工作，我认为问题出在光纤脉冲响应中，因为它不是有限的脉冲响应，算法需要有限的脉冲响应，但是如何解决这个问题呢？星座：这里是一个噪声信道的例子，其中LMS算法无法补偿其影响，是否有任何方法可以提高其在此SNR下的性能：
% // Set up parameters and signals.eq1 = linea
浏览 6提问于2015-07-04得票数 7
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现在，我正在创建具有bezier控制柄的多边形。它工作得很好，除了现在我总是这样做：{}float GetThresh
浏览 1提问于2010-07-03得票数 0
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为了适当地收敛到最优，人们发明了各种使用自适应学习速率的算法，如AdaGrad、Adam和RMSProp。另一方面，有一个学习速率调度器，如功率调度和指数调度。我认为使用自适应学习速率优化算法(如Adam )比使用学习速率调度器更简单、更容易实现。
那么，你如何才能正确地使用它，这取决于什么样的问题？
浏览 0提问于2017-08-15得票数 8
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