atlab关于LMS算法的程序
新的变步长LMS自适应滤波算法matlab程序求jie -
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)=h*x1';e(n)=d(n)-y(n);h=h+delta*e(n)*x1;NLMS算法y_normalized(n)=h_normalized*x1'等我继续说。
d = filter(h, 1, x) ; % 期望输出% RLS算法的初始化P = Delta * eye ( Order, Order ) ;%相关矩阵w = zeros ( Order, 1 ) ;%滤波系数矢量的初始化% RLS Adaptation for n = Order : NoOfData ; u = x(n:-1:n-Order+1) ;%延时函数pi_ = u' * P ;%互相关函数k = La说完了。
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)=h*x1';e(n)=d(n)-y(n);h=h+delta*e(n)*x1;NLMS算法y_normalized(n)=h_normalized*x1'等我继续说。
d = filter(h, 1, x) ; % 期望输出% RLS算法的初始化P = Delta * eye ( Order, Order ) ;%相关矩阵w = zeros ( Order, 1 ) ;%滤波系数矢量的初始化% RLS Adaptation for n = Order : NoOfData ; u = x(n:-1:n-Order+1) ;%延时函数pi_ = u' * P ;%互相关函数k = La说完了。
自适应滤波器的算法有很多，有RLS(递归最小二乘法)和LMS(最小均方算法)等。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，同时实还有呢？
>> 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);到此结束了？。
如何matlab编程仿真LMS算法的自适应陷波器,并画出幅频曲线陷波的频率...
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/10);x2=sin(2*pi*t/10)后面会介绍。
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);an(:,1)=a;flat=zeros(后面会介绍。
如何用matlab实现频域块LMS算法 -
你可以参考下面的程序，建议你看懂之后自己编一下。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等我继续说。
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;这样应该可以了等会说。
matlab关于LMS算法的程序 -
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…
自适应滤波器的算法有很多，有RLS（递归最小二乘法）和LMS（最小均方算法）等。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自适应滤波器有帮助请点赞。