MATLAB环境下使用滤波自适应算法进行主动噪声消除

在平稳环境下，自适应滤波器算法在成功迭代后能够在某种统计意义上收敛到最优的维纳解；在非平稳环境下，其还能为算法提供跟踪能力，因为只要输入滤波器的数据统计参数（或特性）的变化尽可能的缓慢，算法就能跟踪信息的统计特性，即跟踪其输入信号的变化的能力。

程序运行环境为MATLAB R2018，使用几种滤波自适应算法进行主动噪声消除，并且可迁移至金融时间序列，地震/微震信号，机械振动信号，声发射信号，电压/电流信号，语音信号，声信号，生理信号（ECG,EEG,EMG）等信号。

几种滤波自适应算法包括：Filtered Least Mean Squares，Filtered Normalized Least Mean Squares，Filtered Recursive Least Squares，Least Mean Squares，Normalized Least Mean Squares，Recursive Least Squares等。

在平稳环境下，自适应滤波器算法在成功迭代后能够在某种统计意义上收敛到最优的维纳解；在非平稳环境下，其还能为算法提供跟踪能力，因为只要输入滤波器的数据统计参数（或特性）的变化尽可能的缓慢，算法就能跟踪信息的统计特性，即跟踪其输入信号的变化的能力。

程序运行环境为MATLAB R2018，使用几种滤波自适应算法进行主动噪声消除，并且可迁移至金融时间序列，地震/微震信号，机械振动信号，声发射信号，电压/电流信号，语音信号，声信号，生理信号（ECG,EEG,EMG）等信号。

几种滤波自适应算法包括：Filtered Least Mean Squares，Filtered Normalized Least Mean Squares，Filtered Recursive Least Squares，Least Mean Squares，Normalized Least Mean Squares，Recursive Least Squares等。

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