simulink模型7.8

说明：  一种FxLMS自适应滤波算法 LMS自适应滤波算法RLS自适应滤波算法变换域自适应滤波算法仿射投影算法共扼梯度算法基于子带分解的自适应滤波算法基于QR分解的自适应滤波算法算法性能评价变步长的自适应滤波算法时变系统跟踪速度与收敛精度方面对算法调整步长因子u的矛盾,但变步长中的其它参数的选取还需实验来确定,应用起来不太方便。对RLS算法的各种改进,其目的均是保留RLS算法收敛速度快的特点而降低其计算复杂性。变换域类算法亦是想通过作某些正交变换使输入信号自相关矩阵的特征值发散程度变小,提高收敛速度。而仿射投影算法的性能介于LMS算法和RLS算法之间。共扼梯度自适应滤波算法的提出是为了降低RLS类算法的复杂性和克服某些快速RLS算法存在的数值稳定性问题。信号的子带分解能降低输入信号的自相关矩阵的特征值发散程度,从而加快自适应滤波算法的收敛速度,同时便于并行处理,带来了一定的灵活性。(A FXLMS adaptive filtering algorithm)

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