شناسایی سیستم به روش حداقل میانگین مربعات نرمالیزه شده NLMS به همراه بررسی و طراحی Identification system با استفاده از Normalized Least Mean Squares Adaptive Filter، بررسی طیف های تخمینی، بررسی خطای تخمین، اعمال سیگنال ورودی نویز سفید در SNR های مختلف و تحلیل نتایج خروجی، تحلیل اثر طول گام در الگوریتم NLMS و چگونگی همگرایی، اعمال نویز رنگی به ورودی الگوریتمNLMS در SNR های مختلف و تحلیل نتایج خروجی

شبیه سازی چگونگی کاهش نویز سیگنال گفتار در حضور نویزهای ناایستا براساس الگوریتم حداقل میانگین مربعات خطا ((کدهای متلب، تمامی زیربرنامه های مورد نیاز برای ارزیابی و داده های گفتاری))

شبیه سازی چگونگی کاهش نویز سیگنال گفتار در حضور نویزهای ناایستا براساس Log MMSE (( کدهای متلب، تمامی زیربرنامه های مورد نیاز برای ارزیابی و داده های گفتاری))

حذف پژواک از سیگنال گفتار به کمک فیلتر تطبیقی حداقل میانگین مربعات نرمالیزه شده Normalized Least Mean Squares Adaptive Filter-NLMS، نحوه استفاده از فیلتر تطبیقی جهت حذف پژواک، فيلتر Adaptive، الگوريتم هماهنگ سازي LMS، نتایج شبیه سازی ((کدهای متلب، تمامی زیربرنامه های مورد نیاز برای ارزیابی و داده ها))