1.软件版本

vivado2019.2

2.运行方法

     使用vivado2019.2或者更高版本打开FPGA工程，然后参考提供的操作录像视频跟着操作。工程路径必须是英文路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。视频播放使用windows media player播放。

3.部分仿真截图

4.内容简介

  自适应算法用于估算随时间变化的信号。有许多自适应算法，如递归最小二乘（RLS）和卡尔曼滤波，但最常用的是最小均方算法（LMS）。这是一个简单但功能强大的算法，该算法可以利用莱迪思FPGA架构来实现。通过窗口和Hoff的开发，该算法采用的是梯度下降法来估计随时间变化的信号。梯度下降法找到一个最小值，如果它存在，在梯度负方向采取步骤。这样做是通过调整滤波器系数使误差最小化。

     LMS参考设计包括两个主要的功能模块 - 一个FIR滤波器和LMS算法。使用一个乘法器和一个具有反馈的加法器串行实现FIR滤波器。 FIR结果归一化，以尽量减少饱和。 LMS算法迭代更新系数，并把其馈送到FIR滤波器。FIR滤波器使用系数c（n）和输入的参考信号x（n）生成输出y（n）。然后所希望的信号d（n）与输出y（n）相减，产生一个误差，LMS算法用它来计算下一组的系数。