MATLAB实现LMS学习算法
MATLAB实现LMS学习算法?？
clc;clear all;load msesample;n1=length(x1);n2=length(x2);x=[x1;x2];e=ones(length(x),1);y=[e x];b=e;b=rand(length(x),1);yita=1;eps=0.01;yy=inv(y'*y)*y';result=yy*b;for i=n2:length(x)y(i,:)=y(i,:).*(-1);end a=[1;2;1];an=zeros(3,100)还有呢？
这是对sin(x)求幅频相频%用fft求幅频相频clc;%清空clearall;%清除所有变量closeall;%关闭所有窗口A=10;%振幅fw=50;%固有频率phi=pi/3;%相位step=1000; t=0:1/step:10*pi;%时间t y=A*sin(2*pi*fw*t+phi);%正弦函数y f=step*(0:256)/512;%频率subplot(3,1,1);希望你能满意🐍*_🧸。
clc;clear all;load msesample;n1=length(x1);n2=length(x2);x=[x1;x2];e=ones(length(x),1);y=[e x];b=e;b=rand(length(x),1);yita=1;eps=0.01;yy=inv(y'*y)*y';result=yy*b;for i=n2:length(x)y(i,:)=y(i,:).*(-1);end a=[1;2;1];an=zeros(3,100)还有呢？
这是对sin(x)求幅频相频%用fft求幅频相频clc;%清空clearall;%清除所有变量closeall;%关闭所有窗口A=10;%振幅fw=50;%固有频率phi=pi/3;%相位step=1000; t=0:1/step:10*pi;%时间t y=A*sin(2*pi*fw*t+phi);%正弦函数y f=step*(0:256)/512;%频率subplot(3,1,1);希望你能满意🐍*_🧸。
x=awgn(d,snr); %经过信道（加噪声）delta=1/(10*N*(A^2)); %计算能够使LMS算法收敛的delta y=zeros(1,M);h=zeros(1,N); %LMS滤波器系数h_normalized=zeros(1,N); %归一化LMS滤波器系数y1=zeros(1,N);for n=N:M %系数调整LMS算法x1=x(n:-1:n-N+1);LMS算法y(n)=后面会介绍😸_——🦂🌵。
t=0:N-1; %时间的变化范围s=sin(2*pi*t/20); %输入信号A=0.5; %干扰信号的幅值fai=pi/3;%干扰信号的相移n=A*cos(2*pi*t/10+fai);%干扰信号x=s+n;%信号混合subplot(2,2,1);%作第一子图plot(t,s);subplot(2,2,2); %作第二子图plot(t,x);x1=cos(2*pi*t到此结束了？😇🪴-😗🐼。
基于RLS算法和LMS的自适应滤波器的MATLAB程序?？
自适应LMS算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法🎍🌼——|🦖，在信号处理中得到广泛应用🕹-——🥈🐀。本论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和原理🍁--🌺🦕，然后介绍了最小均方误差算法(LMS算法),并完成了一种基于MATLAB平台的自适应LMS自适应滤波器的设计*❄_🌏，同时实现了对信号进行初步的降噪处理🦍*_🌎🤢。通过仿真🦫-|🐨，我们实现了LMS自适应滤波算法🦋🥇|🐙，并从后面会介绍🐵__😻😳。
调试信息说的很明确了🐃🎫_——🙂🪁，xn的下标越界第一个循环中 xn=xn（5:1）%xn是一个1*5的double阵（或者叫行向量）第二次循环时 k=6*🪀-|🎄🐭，M=5 xn=xn（6🥏😦-——🪄：1🐪——-🏏🌷：2） %注意此时xn下标取值为1~5 因此在解释执行xn=xn（6）时机器不知怎么办🦋*————🦎🍁，于是就出错了…
自适应滤波器LMS算法对声信号噪声的滤除用MATLAB编程怎么做啊?_百度知 ...
>> clear all*🎏-🥀🌿；g=100;N=256;k=16;pp=zeros(g,N-k);u=0.01;for q=1:g,t=1:N;a=1;s=a*sin(0.05*pi*t);figure(1);subplot(3,1,1)plot(t,real(s));title('信号s时域波形');xlabel('n');ylabel('s');axis([0,N,-a-1,a+1]);xn=awgn(s,5);y=zeros(1,N);希望你能满意🌷__☹️🤭。
在实际应用中🐈-🐇🤣，考虑到学习过程的启动速度🦕🐏-😜，一般取较大的λ值🌼|_🌾🐅，即😎🐖-🐫： 0.9<λ<1,k0=25～35,|α|<0.3(8) SPLMS算法的实质是🌜|-🎯💫：在开始k0步中🐙🐍——|🐪🐜，采用启动速度较快的MLMS(Mend LMS)算法收敛到相对较稳态的状态🤮-🐙🐦；然后在k≥k0+1过程中🐇-——🌏，采用瞬态步长μk来训练算法♟🥀-🐕🦺🍂。而μk根据不同的切换条件将围绕μ作升降变化🦨🎍|🦗🐦，其迭代希望你能满意🐃_🦄。
求基于RLS算法和LMS的自适应滤波器的MATLAB程序``?？
本论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和原理🐆😹——🥋，然后介绍了最小均方误差算法(LMS算法)🐅||🌴🌤，并完成了一种基于MATLAB平台的自适应LMS自适应滤波器的设计🦅☹️|🐇，同时实现了对信号进行初步的降噪处理*_🐯。通过仿真🐯-——🤤，我们实现了LMS自适应滤波算法🐞-🥎，并从结果得知步长和滤波器的阶数是滤波器中很重要的两个参数🐬😠_——😕，并通过修改它们到此结束了？🏑*-_🐅🌛。
你好🐣*-🐕🦺，根据你的代码操作🐓-|🐥♠，你把这句y = W(:,k-1).' * x; % 滤波器的输出改成🧧🤿——|😡：y = W(:,k-1)* x; % 滤波器的输出另外🦛_🌝🎄，还是同样的问题*——-💀😘，yn(k) = W(:,end).'* x;改成😑——|😊💐：yn(k) = W(:,end)* x;这样应该可以了有帮助请点赞😸🎄|-🙂😨。