3.迭代轨迹曲线_10000次.m

自适应线性预测编码问题

clear;
clc;

A=[linspace(0,0,299);linspace(0,0,299)];
A=A';
A2=[linspace(0,0,299);linspace(0,0,299)];
A2=A2';
for i=0:9999                            % 10000次LMS迭代实验
    V=sqrt(0.27)*randn(500,1);          % 产生白噪声序列V(n)
    X=[0+V(1);0+V(2)];
    for n=3:500                         % 产生准信号序列
        x=-0.1*X(n-1)+0.8*X(n-2)+V(n);
        X=[X;x];
    end
    X=X(201:500);                       % 截取信号序列X(n)

    H=[-2; -1];                         % 初始滤波器系数H(0)
    T=H';
    T2=[-2-(-0.1),-1-0.8];
    e=0;
    e2=0;
    for n=2:299
        e=X(n+1)-H'*[X(n);X(n-1)];      % 计算每步误差e(n+1)
        H=H+0.05*e*[X(n);X(n-1)];       % 计算每步滤波器系数H(n+1)
        T=[T; H'];
        T2=[T2;H'-[-0.1,0.8]];
    end
    A=A+T/10000;                        % 所有H(n)轨迹取平均值
    A2=A2+T2/10000;                     % 所有H(n)-Hopt轨迹取平均值
end

A=A';
A2=A2';
figure(1)
plot(A(1,:),A(2,:));                    % 绘制H(n)平均值的轨迹曲线
figure(2)
plot(A2(1,:));                          % 绘制h1(n)-h1opt平均值的变化曲线
figure(3)
plot(A2(2,:));                          % 绘制h2(n)-h2opt平均值的变化曲线

i=0;
n=2;
while (i==0)                            % 求权系数h1衰减时间常数
    if (A2(1,n)>exp(-1)*A2(1,1))
        i=n
    end
    n=n+1;
end
j=0;
n=2;
while (j==0)                            % 求权系数h2衰减时间常数
    if (A2(2,n)>exp(-1)*A2(2,1))
        j=n
    end
    n=n+1;
end