基于LMS算法自适应滤波器的Matlab仿真分析

1、 基于LMS算法自适应滤波器的Matlab仿真分析1摘要：利用Matlab：（1）给出X（n）的图形（2）分别给出W(0)=0,0',u=0.1及W(0)=4,-10,u=0.05时， a、LMS算法的权值随时间n变换的轨迹：W1(n)n；W2(n)n b、误差e(n)随时间变化的关系曲线：e(n)n    点击此处阅读全文2007年03月31日 星期六 15时45分49秒 %Eviroment :kernel:-28-686%         &

2、#160; Matlab6.5clear;close all;tic;w1=4*ones(1,1024);         %w1=zeros(1,1024);w2=(-10)*ones(1,1024);     %w2=zeros(1,1024);u=0.05;                  

3、  %u=0.1;for n=2:1024        xn=sin(2*pi*n/16)+0.02*randn(1,1024);    x1(n)=w1(n)*xn(n)+w2(n)*xn(n-1);    e(n)=xn(n)-x1(n);    w1(n+1)=w1(n)+2*u*e(n)*xn(n);    w2(n+1)=w2(n)+2*u*e(n)*xn(n-1);   

4、endfigure(1)subplot(1,3,1);plot(xn);subplot(1,3,2);plot(w1,'r')hold onplot(w2,'k')hold offsubplot(1,3,3)plot(e)toc 基于LMS算法自适应滤波器的Matlab仿真分析2  摘要：利用Matlab实现：（1）给出单次运算和200次运算的LMS算法学习曲线（2）给出单次运算和200次运算的权值随n变换曲线    点击此处阅读全文Author :Jeffrey  Sig

5、nal & Information Proccessing   of GUETMy Email： QQ:64801518My Blog：                                  

6、;            Time for this paper：2007年03月31日2007年03月31日 星期六 15时45分49秒 %Eviroment :kernel:-28-686%           Matlab6.5clear allcleartic;a1=1.558;a2=-0.81;b=1;e2=zeros(201,2048);w11=zeros(201,2048)

7、;w21=zeros(201,2048);u=zeros(201,2048);for k=1:200    v=randn(1,2048);    w1=zeros(1,2049);    w2=zeros(1,2049);    k1=0.002;       for n=3:2048           u(n)=

8、v(n)+a1*u(n-1)+a2*u(n-2);           y(n)=w1(n)*u(n-1)+w2(n)*u(n-2);           e(n)=u(n)-y(n);           e1(n)=e(n)*e(n);     

9、      w1(n+1)=w1(n)+2*k1*e(n)*u(n-1);           w2(n+1)=w2(n)+2*k1*e(n)*u(n-2);       end;       e2(k+1,:)=e1(1:2048)+e2(k,:);       w11(k+1,:)=w1(1:2048)+w11(k,:);       w21(k+1,:)=w2(1:2048)+w21(k,:);end;e3=e2(201,:)/200;w13=w11(201,:)/200;w22=w21(201,:)/200;           figure(1)subplot(1,2,1)plot(e1,'r')hold