lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码

lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码LMS算法MatLab实现LMS自适应滤波器是使滤波器的输出信号与期望响应之间的误差的均方值为最小,因此称为最小均方(LMS)自适应滤波器。其原理及推导见http://download.csdn.n

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      LMS算法MatLab实现 

    LMS自适应滤波器是使滤波器的输出信号与期望响应之间的误差的均方值为最小,因此称为最小均方(LMS)自适应滤波器。其原理及推导见http://download.csdn.net/source/432206

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function [yn,W,en]
=
LMS(xn,dn,M,mu,itr)
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%
 LMS(Least Mean Squre)算法
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%
 输入参数:
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%
     xn   输入的信号序列      (列向量)
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%
     dn   所期望的响应序列    (列向量)
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%
     M    滤波器的阶数        (标量)
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%
     mu   收敛因子(步长)      (标量)     要求大于0,小于xn的相关矩阵最大特征值的倒数    
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%
     itr  迭代次数            (标量)     默认为xn的长度,M
<
itr
<
length(xn)
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%
 输出参数:
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%
     W    滤波器的权值矩阵     (矩阵)
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%
          大小为M x itr,
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%
     en   误差序列(itr x 
1
)    (列向量)  
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%
     yn   实际输出序列             (列向量)
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%
 参数个数必须为4个或5个
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if
 nargin 
==
 
4
                 
%
 4个时递归迭代的次数为xn的长度 
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码    itr 

=
 length(xn);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码elseif nargin 

==
 
5
             
%
 5个时满足M
<
itr
<
length(xn)
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if
 itr
>
length(xn) 
|
 itr
<
M
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码        error(


迭代次数过大或过小!

);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码    end
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else

lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码    error(


请检查输入参数的个数!

);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码end
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%
 初始化参数
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码en 

=
 zeros(itr,
1
);             
%
 误差序列,en(k)表示第k次迭代时预期输出与实际输入的误差
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码W  

=
 zeros(M,itr);             
%
 每一行代表一个加权参量,每一列代表

次迭代,初始为0
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%
 迭代计算
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for
 k 
=
 M:itr                  
%
 第k次迭代
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码    x 

=
 xn(k:

1
:k

M
+
1
);        
%
 滤波器M个抽头的输入
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码    y 

=
 W(:,k

1
).

 * x;        % 滤波器的输出

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    en(k) 
=
 dn(k) 

 y ;        
%
 第k次迭代的误差
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%
 滤波器权值计算的迭代式
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码    W(:,k) 

=
 W(:,k

1

+
 
2
*
mu
*
en(k)
*
x;
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码end
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%
 求最优时滤波器的输出序列
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码yn 

=
 inf 
*
 ones(size(xn));
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for
 k 
=
 M:length(xn)
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码    x 

=
 xn(k:

1
:k

M
+
1
);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码    yn(k) 

=
 W(:,end).

* x;

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end
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        LMS函数的一个实例:

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%
function main()
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码close  all
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%
 周期信号的产生 
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码t

=
0
:
99
;
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码xs

=
10
*
sin(
0.5
*
t);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码figure;
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码subplot(

2
,
1
,
1
);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码plot(t,xs);grid;
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码ylabel(


幅值

);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码title(


it{输入周期性信号}

);
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%
 噪声信号的产生
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码randn(


state

,sum(
100
*
clock));
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码xn

=
randn(
1
,
100
);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码subplot(

2
,
1
,
2
);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码plot(t,xn);grid;
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码ylabel(


幅值

);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码xlabel(


时间

);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码title(


it{随机噪声信号}

);
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%
 信号滤波
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码xn 

=
 xs
+
xn;
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码xn 

=
 xn.

 ;   % 输入信号序列

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dn 
=
 xs.

 ;   % 预期结果序列

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M  
=
 
20
   ;   
%
 滤波器的阶数
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lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码rho_max 

=
 max(eig(xn
*
xn.

));   % 输入信号相关矩阵的最大特征值

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mu 
=
 rand()
*
(
1
/
rho_max)   ;    
%
 收敛因子 
0
 
<
 mu 
<
 
1
/
rho
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lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码[yn,W,en] 

=
 LMS(xn,dn,M,mu);
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%
 绘制滤波器输入信号
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码figure;
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码subplot(

2
,
1
,
1
);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码plot(t,xn);grid;
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码ylabel(


幅值

);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码xlabel(


时间

);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码title(


it{滤波器输入信号}

);
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%
 绘制自适应滤波器输出信号
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码subplot(

2
,
1
,
2
);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码plot(t,yn);grid;
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码ylabel(


幅值

);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码xlabel(


时间

);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码title(


it{自适应滤波器输出信号}

);
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%
 绘制自适应滤波器输出信号,预期输出信号和两者的误差
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码figure 
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码plot(t,yn,


b

,t,dn,

g

,t,dn

yn,

r

);grid;
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码legend(


自适应滤波器输出

,

预期输出

,

误差

);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码ylabel(


幅值

);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码xlabel(


时间

);
lms算法matlab实现道客巴巴_自适应算法matlab代码title(


it{自适应滤波器}

);

       运行后的结果如下:

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