自适应MATLAB2 lms程序（Adaptive MATLAB2 LMS program）.docVIP

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2017-07-24 发布于河南
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自适应MATLAB2 lms程序（Adaptive MATLAB2 LMS program）.doc

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自适应MATLAB2 lms程序（Adaptive MATLAB2 LMS program）

自适应MATLAB2 lms程序（Adaptive MATLAB2 LMS program） [discussion] MATLAB implementation of adaptive filtering 1.LMS algorithm simulation program: %lms algorithm Clear all Close all Hold off% system channel weights Sysorder = 5;% taps N=1000;% total sampling times InP = randn (N, 1);% produces Gauss random series N = randn (N, 1); [b, a] = butter (2,0.25); Gz = TF (B, a, -1);% inverse transformation function H= [0.0976; 0.2873; 0.3360; 0.2210; 0.0964;];% channel characteristic vectors Y = lsim (Gz, InP);% added noise N = n * STD (y) / (10*std (n))% noise signal D = y + n;% expected output signal Totallength=size (D, 1);% step length N=60;%60 node as training sequence Start of% algorithm W = zeros (sysorder, 1);% initialization For n = sysorder: N U = InP (n:-1:n-sysorder+1); a matrix of% U Y (n) = W* u;% system output E (n) = D (n) - Y (n);% error If n 20 Mu=0.32; Else Mu=0.15; End W = w + Mu * u * e (n);% iterative equation End % inspection results For n = N+1: totallength U = InP (n:-1:n-sysorder+1); Y (n) = W* u; E (n) = D (n) - Y (n);% error End Hold on Plot (d) Plot (y,r); Title (` system output ); Xlabel (` sample ) Ylabel (actual output) Figure Semilogy ((ABS (E))); absolute coordinates of% e Title (error curve); Xlabel (` sample ) Ylabel (error vector) Figure% mapping Plot (h,k+) Hold on Plot (W,r*) Legend (actual weight vector, estimation vector) Title (` compare actual and estimate weight vector ); Axis ([0, 60.05, 0.35]) 2.NLMS algorithm simulation program: %lms algorithm Clear all Close all Hold off% system channel weights Sysorder = 5;% taps N=1000;% total sampling times InP = randn (N, 1);% produces Gauss random series N = randn (N, 1); [b, a] = butter (2,0.25); Gz = TF (B, a, -1);% inverse transformation function H= [0.0976; 0.2873; 0.3360; 0.2210; 0.0964;];% channel characteristic vectors Y = lsim (Gz, InP);% added noise N = n * STD (y) / (10*std (n))% noise signal D = y + n;% expected output signal Totallength=size (D, 1);% step length N=60;%60 node as tr