LMS算法matlab實(shí)現(xiàn)

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1、LMS算法function[yn,W,en]=LMS(xn,dn,M,mu,itr)%LMS(LeastMeanSqure)算法%輸入?yún)?shù):%xn輸入的信號序列(列向量)%dn所期望的響應(yīng)序列(列向量)%M濾波器的階數(shù)(標(biāo)量)%mu收斂因子(步長)(標(biāo)量)要求大于0,小于xn的相關(guān)矩陣最大特征值的倒數(shù)%itr迭代次數(shù)(標(biāo)量)默認(rèn)為xn的長度,M

2、為4個或5個ifnargin==4%4個時遞歸迭代的次數(shù)為xn的長度itr=length(xn);elseifnargin==5%5個時滿足Mlength(xn)

3、itr

4、算fork=M:itr%第k次迭代x=xn(k:-1:k-M+1);%濾波器M個抽頭的輸入y=W(:,k-1).'*x;%濾波器的輸出en(k)=dn(k)-y;%第k次迭代的誤差%濾波器權(quán)值計(jì)算的迭代式W(:,k)=W(:,k-1)+2*mu*en(k)*x;end%求最優(yōu)時濾波器的輸出序列yn=inf*ones(size(xn));fork=M:length(xn)x=xn(k:-1:k-M+1);yn(k)=W(:,end).'*x;end調(diào)用LMS算法%functionmain()closeall%周期

5、信號的產(chǎn)生t=0:99;xs=10*sin(0.5*t);figure;subplot(2,1,1);plot(t,xs);grid;ylabel('幅值');title('it{輸入周期性信號}');%噪聲信號的產(chǎn)生randn('state',sum(100*clock));xn=randn(1,100);subplot(2,1,2);plot(t,xn);grid;ylabel('幅值');xlabel('時間');title('it{隨機(jī)噪聲信號}');%信號濾波xn=xs+xn;xn=xn.';%輸入信

6、號序列dn=xs.';%預(yù)期結(jié)果序列M=20;%濾波器的階數(shù)rho_max=max(eig(xn*xn.'));%輸入信號相關(guān)矩陣的最大特征值mu=rand()*(1/rho_max);%收斂因子0

7、lot(t,yn);grid;ylabel('幅值');xlabel('時間');title('it{自適應(yīng)濾波器輸出信號}');%繪制自適應(yīng)濾波器輸出信號,預(yù)期輸出信號和兩者的誤差figureplot(t,yn,'b',t,dn,'g',t,dn-yn,'r');grid;legend('自適應(yīng)濾波器輸出','預(yù)期輸出','誤差');ylabel('幅值');xlabel('時間');title('it{自適應(yīng)濾波器}');運(yùn)行結(jié)果LMS算法DSP程序#include"math.h"#definePI3.14

8、15926#defineCoeff16//定義階數(shù)16階#definenum1024//點(diǎn)數(shù)intFIRLMS(int*nx,float*nh,intnError,intnCoeffNum);//LMS函數(shù)聲明floath[Coeff],fU;//h單位脈沖響應(yīng)fu---2U的值intx[num],y[num],z[num];//x輸入信號，y輸出，z誤差信號main(){inti,out;out=0;fU=0.0005;for(i=0;i

9、;i