1.算法仿真效果vivado2019.2仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要自适应算法是数字信号处理（DSP）的主体。它们被用于各种应用，包括声学回声消除、雷达制导系统、无线信道估计等。 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...