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现代数字信号处理及应用 第五章仿真题答案.docx
5.10
(1)
(2)
(3) 特征值分解
eig(R2)=diag{0.4704,93.6270}
Eig(R3)=diag{0.3148,0.9362,139.8951}
特征值扩展:
X(R2)=199.0370
X(R3)=444.4107
(4)程序
clear all
clc;
L=10000;
sigma_v1=0.93627;
A1 = zeros(L, 2);
EA1 = zeros(L, 1);
for i=1:100
v=sqrt(sigma_v1)*randn(L,1);
a1=-0.99;
u(1)=v(1);
for k=2:L
u(k)=-a1*u(k-1)+v(k);
end
% u=u(500:end);
M=2;
w(1,:)=zeros(1,M);
e(1)=u(1);
mu=0.001;
uu=zeros(1,M);
w(2,:)=w(1,:)+mu*e(1)*uu;
uu=[u(1) uu(1:M-1)];
dd=(w(2,:)*uu);
e(2)=u(2)-dd;
for k=3:L
w(k,:)=w(k-1,:)+mu*e(k-1)*uu;
uu=[u(k-1) uu(1:M-1)];
dd=(w(k,:)*uu);
e(k)=u(k)-dd;
end
A1 = A1 + conj(w);
EA1 = EA1 +(e.^2);
end
figure(1);
plot(EA1/100);
xlabel(迭代次数);ylabel(均方误差);title(迭代500次,步长0.001);
figure(2);
plot(A1/100);hold on;
plot(conj(w));
xlabel(迭代次数);ylabel(权向量);title(权向量收敛曲线);
5.11
clear all
clear;
clc;
for i=1:1500
N=1000;
M=5;
L=2;
h=[0.389 1 0.389];
sigma=1e-3;
vn=sqrt(sigma)*randn(2*M+N,1);
H=zeros(2*M+1,2*M+L+1);
for k=1:2*M+1
H(k,k:1:k+L)=h;
end
s=randsrc(2*M+L+N,1);
S=zeros(2*M+L+1,N);
V=zeros(2*M+1,N);
for k=1:N
S(:,k)=s(2*M+L+k:-1:k);
V(:,k)=vn(2*M+k:-1:k);
end
U=H*S+V;
dn=S(M+L+1,:);
if (i=500)
mu=0.01;
elseif (i500i=1000)
mu=0.025;
else
mu=0.05;
end
a=size(U);
M=a(1);
N=a(2);
err=zeros(N,1);
w=zeros(M,N);
w((M-1)/2+1,1)=1;
err(1)=dn(1)-w(:,1)*U(:,1);
for k=1:N-1
w(:,k+1)=w(:,k)+mu*U(:,k)*conj(err(k));
err(k+1)=dn(k+1)-w(:,k+1)*U(:,k+1);
end
if (i=500)
ee1(:,i)=mean(abs(err).^2,2);
elseif (i500i=1000)
ee2(:,i)=mean(abs(err).^2,2);
else
ee3(:,i)=mean(abs(err).^2,2);
end
end
ep1=mean(ee1);
ep2=mean(ee2);
ep3=mean(ee3);
figure(1);
plot(ep1);
hold on;
plot(ep2);
hold on;
plot(ep3)
xlabe
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