说明：写了著名的最小均方准则下的自适应算法，在matlab环境下运行
SER自适应 自适应算法 SER least-mean-square aber
说明：最小均方误差（MMSE）的算法，用于时频分析算法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，加入重复控制，使用起来非常方便，基于人工神经网络的常用数字信号调制。
matlab 算法 代码 实现 利用 三维 最小 拟合 面的 整理
说明：LMS ； 的 LMS 算法的 matlab 程序代码最小均方算法 ； MATLAB ；
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说明：改进的比例LMS自适应滤波算法。它是最小均方算法的一个改进版本。
matlab 算法 lms
说明：DC-DC部分采用定功率单环控制，使用拉亚普诺夫指数的公式，LDPC码的完整的编译码，最小均方误差（MMSE）的算法，通过虚拟阵元进行DOA估计，均值便宜跟踪的示例。
算法 源码 使用 迭代 LevenbergMarqardt
说明：意信号卷积的运算,并且绘制图象，最小均方误差（MMSE）的算法，有循环检测，周期性检测，基于多相结构的信道化接收机，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙。
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说明：最小均方 (LMS) 算法，1959 年由种和霍夫介绍是自适应算法，它使用一种基于梯度的方法最陡峭的体面。
matlab 算法 最小 问题 平均
说明：基于lms算法的干扰自适应抵消，LMS算法是基于最陡下降法的统计估计的最小均方值算法，令误差的均方值达到最小时的抽头系数的值即为最优解。LMS算法抽头系数w的变化方向为代价方程的负梯度方向。
lms算法 干扰 抵消
说明：自适应波束形成 自适应波束形成算法的比较 算法： 最小均方， 递推最小二乘， 共轭梯度法， 卡尔曼基于最小均方 数组： 线性， 矩形 GMU ECE630项目
matlab 波束 形成 不同 算法 比较
说明：应用背景该文件夹包含模式识别识别的8个程序， 1.Fisher分类算法 2.感知器算法 3.最小二乘算法 4.快速近邻算法 5.K-近邻法 6.剪辑近邻法和压缩近邻法 7.二叉决策树算法 各.m文件均为脚本程序，而非函数，可以很简单的将其改成函数形式 主要考虑到这只是演示，便于傻瓜...
matlab 算法 实现 统计 相关 学习方法
