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自适应滤波器的特点是自动调节自身的冲激响应,达到最优滤波,此算法适用于平稳和非平稳随机信号,并且不要求知道信号和噪声的统计特性。

自适应滤波算法MATLAB程序如下：
Lms.m     % 最小均方算法
x=zeros(2000,1);
x1=zeros(2000,1);
w=zeros(2001,2);                                        %生成三个0矩阵来存储
x(1,1)=1;                                               %信号值和估计值等
x(2,1)=1;
a1=0.195;
a2=-0.95;                                               %生成数据的用到参数
miu=0.1;                                                %步长因子
for k=1:1998
    v=0.1*randn(1);                                      %白噪声信号
    x(k+2,1)=a1*x(k+1,1)+a2*x(k,1)+v;                      %生成数据
    x1(k+2,1)=w(k+2,1)*x(k+1,1)+w(k+2,2)*x(k,1);            % 滤波输出
    e=x(k+2,1)-x1(k+2,1);                                  %求取误差
    w(k+3,1)=w(k+2,1)+miu*x(k+1,1)*e;
    w(k+3,2)=w(k+2,2)+miu*x(k,1)*e;                        %更新权向量
end
for k=1:1998
    plot(k,w(k+3,1),'r',k,w(k+3,2),'b',...
        k,0.195,'g',k,-0.95,'g--');
    hold on;   
end
xlabel('n');
ylabel('w(n)');
title('w(n)的变化曲线（线性预测，LMS）/张大伟');
legend('w1(n)','w2(n)');