基于QCC_BES 平台的LMS自适应滤波算法实现

+我V hezkz17进数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组) 

LMS算法是最小均方（Least Mean Square）算法的缩写。它是一种自适应滤波算法，常用于信号处理、系统辨识和自适应滤波等领域。

LMS算法的目标是通过对输入信号和期望输出信号之间的误差进行最小化，来调整滤波器的权重系数，使得滤波器能够减弱或消除输入信号中的噪音或干扰，以提供更清晰和准确的输出信号。

该算法根据梯度下降法的原理，在每次迭代中根据当前的误差信号和输入信号的相关性来更新滤波器的权重系数。具体而言，它使用一个递推式来更新权重，其中步长参数决定了每次迭代中权重的调整速度。

LMS算法的优点包括简单易实现和计算效率高，适用于实时信号处理和自适应滤波等应用场景。然而，它也有一些限制，如收敛速度较慢、对输入信号的统计特性要求较高等。

总结起来，LMS算法是一种基于梯度下降的自适应滤波算法，用于通过最小化误差来调整滤波器权重，以实现信号处理和滤波的目的。

输出音频数据

  自动更新滤波器系数