基于最小均方算法的系统识别（附Matlab代码）

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本文介绍了如何使用最小均方算法（LMS）进行系统识别，并提供了Matlab代码示例。通过调整滤波器权值使输出与期望输出的均方误差最小化，LMS算法能用于估计系统的动态特性和参数。

基于最小均方算法的系统识别（附Matlab代码）

最小均方算法（Least Mean Square, LMS）是一种常用的自适应滤波算法，广泛应用于信号处理和系统识别等领域。本文将介绍如何使用Matlab实现基于最小均方算法的系统识别，并提供相应的源代码。

系统识别是指根据已知的输入和输出数据，推断出系统的动态特性和参数。最小均方算法是一种基于梯度下降的自适应滤波算法，通过不断调整滤波器的权值，使得滤波器的输出与期望输出之间的均方误差最小化。它可以用于线性系统的识别和逆滤波等应用。

以下是基于最小均方算法的系统识别的Matlab代码示例：

% 生成输入信号
N = 1000; % 信号长度
inputSignal = randn(N, 1)<

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