matlablms.txt

matlab 实现LMS算法

关于LMS自适应滤波器的MATLAB实现
这是我做的毕业设计的程序http://bbs.matwav.com/viewthread.php?tid=219644&extra=&page=1
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length=1024*8;%设置信号长度
N=200;%设置权的数量
a=zeros(1,length+N);
for i=0:0.005:0.5
    if i==0
        a=0.5*cos(2*pi*i*(0:length+N-1));
    else
    a=a+cos(2*pi*i*(0:length+N-1));%产生输入信号
end
end
a=a';
d=zeros(1,length+N);
for i=0:0.005:0.2
    if i==0
        d=d+.5*cos(2*pi*i*(0:length+N-1));
    else
    d=d+cos(2*pi*i*(0:length+N-1));%产生期望信号  
end
end
d=d';
w=zeros(N,1);
E=zeros(1,length);
u=0.00001;
for i=1:length
    E(i)=d(i)-a(i:i+N-1)'*w;
    w=w+2*u*E(i)*a(i:i+N-1);%LMS算法
end
figure:plot((1:length),E),title('误差');% 误差的变化情况
figure:plot(abs(fftshift(fft(w)))),title('FIR滤波器的的幅频特性');%FIR滤波器的幅频特性
figure:plot(abs(fftshift(fft(a)))),title('输入信号的幅频特性');%输入信号的幅频特性
figure:plot(abs(fftshift(fft(d)))),title('输出信号的幅频特性');%输出信号的幅频特性
figure:plot(angle(fftshift(fft(w)))),title('FIR滤波器的相频特性');%FIR滤波器的相频特性

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function [w,y] = lms(x,d,delta,N)
% MADE BY H.X.Guan
% lms自适应滤波
% x 输入信号
% d 期望信号
% delta 步长因子
% N 滤波器阶数
% w 滤波系数输出
% y 滤波器输出
%--------------------------------
M = length(x); y = zeros(1,M);
w = zeros(1,N);
for n = N:M
     x1 = x(n:-1:n-N+1);
     y(n) = w * x1';
     e = d(n) - y(n);
     w = w + delta*e*x1;
end 

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基于Matlab信号处理仿真研究 http://www.lm.gov.cn/gb/training/2009-02/03/content_275689.htm

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Matlab中文论坛   http://www.ilovematlab.cn/forumdisplay.php?fid=11&page=1


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以下是基于LMS算法的程序代码http://ask.koubei.com/question/?qid=1309032501261

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t=0:0.0001:1.9999;
N=20000;

%生成有用信号s
s=3*sin(2*pi*100*t);
%figure(1);
%subplot(3,1,1);
%plot(t,real(s));
%title('有用信号s');
%xlabel('n');
%ylabel('s');

%生成两个相关的噪声n1,n2
n1=wgn(1,N,3);
n2=zeros(1,N);
n2(1:18000)=n1(1:18000);
n3=wgn(1,N,3);
n2(18001:N)=n3(18001:N);
%figure(1);
%subplot(3,1,2);
%plot(t,real(n2));
%title('噪声参考输入');
%xlabel('n');
%ylabel('n2');

%输入端期望信号d=s+n1
d=s+n1;
subplot(3,1,3);
plot(t,real(d));
title('含有噪声的信号d');
xlabel('n');
ylabel('d');


%初始化各参量
M=8; %滤波器阶数
w=zeros(M,1); %滤波器权系数
mu=0.01; %更新步长
iter=2000; %迭代次数
x=zeros(M,1); %输入矢量

%LMS循环算法
for i=1:iter
i
x(1)=n2(i); 
y(i)=dot(w,x);
e=d(i)-y(i);
w=w+mu*e*x;

for j=M:-1:2
x(j)=x(j-1); 
end


error(i)=e; %保存输出误差
cost(i)=e*e; 
end

figure(2);
subplot(1,1,1);
plot(error);
title('除噪后的信号');
xlabel('n');
ylabel('error');