2025-02-052025-02-05http://hdl.handle.net/11634/63115This paper presents the experimental development of software and hardware configuration to implement two adaptive algorithms: LMS (Least Mean Square) and RLS (Recursive Least Square), using TMS320C6713 DSP platform of Texas Instruments, for unknown systems identification. Methodology for implementation and validation analysis for the adaptive algorithms is described in detail for real-time systems identification applications, and the experimental results were evaluated in terms of performance criterions in time domain, frequency domain, computational complexity, and accuracy.Este documento  describe  el  desarrollo  experimental  de  la  configuración  de  hardware  y software para implementar dos algoritmos adaptativos: el de Mínimos Cuadrados Promediados LMS (Least Mean Square) y  Mínimos  Cuadrados  Recursivos RLS (Recursive Least Square), usando la  plataforma  DSP  TMS320C713  de Texas   Instruments   para   identificación   de   sistemas  desconocidos. La metodología para la implementación y análisis de operación de los algoritmos adaptativos se presentan en detalle para aplicaciones de identificación de sistemas en tiempo real, y los resultados experimentales fueron evaluados en términos de criterios de desempeño en el dominio temporal, frecuencial, complejidad computacional y precisión.application/pdfCopyright (c) 2018 ITECKNEAdaptive FilteringDigital Signal ProcessorLMS AlgorithmRLS AlgorithmReal Time ProcessingSystem IdentificationAlgoritmo LMSAlgoritmo RLSFiltrado AdaptativoIdentificación de SistemasProcesador Digital de SeñalesProcesamiento en Tiempo Realinfo:eu-repo/semantics/article