self_adjust_filter.m

自适应滤波方法举例：观察收敛因子、变步长对自适应滤波算法的影响

%自适应滤波：直接利用信号观察值，根据某种判据在观察过程中不断递归更新处理的参数，从而逐步逼近最优的滤波效果
%自适应滤波器主要有两种：最小均方自适应滤波器和最小二乘自适应滤波器。本实验采用的是前者
%self_adjust_filter

clear;
clc;
t=0:1/10000:1-0.0001;
s=5*cos(2*pi*t);
n=randn(size(t));
x=s+n;
w=[0,0.5];
u=0.00026;
for i=1:9999
    y(i+1)=n(i:i+1)*w';
    e(i+1)=x(i+1)-y(i+1);
    w=w+2*u*e(i+1)*n(i:i+1);
end
figure(1)
plot(t,x)
title('带噪声的信号');
figure(2)
plot(t,s)
title('标准信号');
figure(3)
plot(t,e)
title('滤波结果');