lms_basis_zuoye.m

对信道均衡的算法

% LMS
N = 1000;
n = 0:N-1;
s = sin(2*pi*n/10);
u = s + 0.36*randn(1,N);
figure(1); 
plot(n,u);
title('信号叠加噪声波形图');
xlabel('n');ylabel('u');
y = zeros(1,N);
vare = zeros(1,N);
estd = zeros(1,N);
e = zeros(1,N);
y(1:10) = u(1:10);

mu = 0.0008;

w0(10) = 0;
w1(10) = 0;
w2(10) = 0;
w3(10) = 0;
w4(10) = 0;
w5(10) = 0;
w6(10) = 0;
w7(10) = 0;
w8(10) = 0;
w9(10) = 0;
w10(10) = 0;

for n=11:1000
    
    
    e(n) = s(n) - [w0(n-1), w1(n-1), w2(n-1), w3(n-1), w4(n-1), w5(n-1), w6(n-1),w7(n-1), w8(n-1), w9(n-1), w10(n-1)] * [u(n); u(n-1); u(n-2); u(n-3); u(n-4); u(n-5); u(n-6); u(n-7); u(n-8); u(n-9); u(n-10)];
    
    a(n) = ([u(n-1),u(n-2),u(n-3),u(n-4),u(n-5),u(n-6),u(n-7),u(n-8),u(n-9),u(n-10),u(n-11)]*[u(n); u(n-1); u(n-2); u(n-3); u(n-4); u(n-5); u(n-6); u(n-7); u(n-8); u(n-9); u(n-10)])/([u(n-1),u(n-2),u(n-3),u(n-4),u(n-5),u(n-6),u(n-7),u(n-8),u(n-9),u(n-10),u(n-11)]*[u(n-1); u(n-2); u(n-3); u(n-4); u(n-5); u(n-6); u(n-7); u(n-8); u(n-9); u(n-10); u(n-11)]);

    v(n:-1:(n-10)) =u(n:-1:(n-10)) - a(n)*u((n-1):-1:(n-11));
    
    l(n) = (p*e(n))/(u(n:-1:(n-10))'*v(n:-1:(n-10)));
    
    w0(n) = w0(n-1) + l(n) * v(n);
    w1(n) = w1(n-1) + l(n) * v(n-1);
    w2(n) = w2(n-1) + l(n) * v(n-2);
    w3(n) = w3(n-1) + l(n) * v(n-3);
    w4(n) = w4(n-1) + l(n) * v(n-4);
    w5(n) = w5(n-1) + l(n) * v(n-5);
    w6(n) = w6(n-1) + l(n) * v(n-6);
    w7(n) = w7(n-1) + l(n) * v(n-7);
    w8(n) = w8(n-1) + l(n) * v(n-8);
    w9(n) = w9(n-1) + l(n) * v(n-9);
    w10(n) = w10(n-1) + l(n) * u(n-10);
    
    y(n) = [w0(n), w1(n), w2(n), w3(n), w4(n), w5(n), w6(n),w7(n), w8(n), w9(n), w10(n)] * [u(n); u(n-1); u(n-2); u(n-3); u(n-4); u(n-5); u(n-6); u(n-7); u(n-8); u(n-9); u(n-10)];
    
    vare(n) =e(n)^2;
    
    estd(n) = vare(n:N)*vare(n:N)'/N;
end

figure(2);
plot(y);
title('u = 0.0008时自适应滤波输出');
xlabel('n');ylabel('y');
figure(3);
plot(vare); 
title('LSM自适应滤波器的学习曲线 ');
xlabel('n');ylabel('e(n)^2');
figure(4);
plot(estd); 
title('LSM自适应滤波器E[e(n)^2]--n图 ');
xlabel('n');ylabel('E[e(n)^2]');