lms.m

来自「关于小波的matlab四种变换」· M 代码 · 共 45 行

clear
fs=800;                    %采样频率等于800Hz
det=1/fs;
t=0:det:2-det;
x=randn(size(t));
%待模拟的系统（AR模型）
a=[1,-1.6,0.8];
b=[1];
d=filter(b,a,x)            %白噪声激励AR模型
%自适应FIR滤波器
N=30;
delta=0.005;
M=length(x);
y=zeros(1,M);
h=zeros(1,N);
%LMS算法
for n=N:M                  %从第N个点开始
    x1=x(n:-1:n-N+1);      %输入序列赋值 
    y(n)=h*x1';            %求输出信号值 
    e(n)=d(n)-y(n);        
    h=h+delta.*e(n).*x1;   
end
%画频谱图
X=abs(fft(x,2048));
Nx=length(X);
kx=0:800/Nx:(Nx/2-1)*(800/Nx);
D=abs(fft(d,2048));
Nd=length(D);
kd=0:800/Nd:(Nd/2-1)*(800/Nd);
Y=abs(fft(y,2048));
Ny=length(Y);
ky=0:800/Ny:(Ny/2-1)*(800/Ny);
figure(1)
subplot(3,1,1)
plot(kx,X(1:Nx/2));xlabel('Hz')
title('原始信号频谱')
subplot(3,1,2)
plot(kd,D(1:Nd/2));xlabel('Hz')
title('经过AR2系统后信号频谱')
subplot(3,1,3)
plot(ky,Y(1:Ny/2));xlabel('Hz')
title('经过自适应FIR滤波器后信号频谱')
clc
a0=arburg(y,2);            %用BURG法对输出序列Y进行谱分析对比AR模型的参数
a0