基于RLS算法和LMS的自适应滤波器的MATLAB程序
基于RLS算法和LMS的自适应滤波器的MATLAB程序 -
自适应滤波器由参数可调的数字滤波器(或称为自适应处理器)和自适应算法两部分组成，如图7-3所示。参数可调数字滤波器可以是FIR数字滤波器或IIR数字滤波器，也可以是格型数字滤波器。输入信号x(n)通过参数可调数字滤波器后产生输出信号(或响应)y(n),将其与参考信号(或称期望响应)d(n)进行比较，形成误差信号e(n)还有呢？
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好了吧！
自适应滤波器由参数可调的数字滤波器(或称为自适应处理器)和自适应算法两部分组成，如图7-3所示。参数可调数字滤波器可以是FIR数字滤波器或IIR数字滤波器，也可以是格型数字滤波器。输入信号x(n)通过参数可调数字滤波器后产生输出信号(或响应)y(n),将其与参考信号(或称期望响应)d(n)进行比较，形成误差信号e(n)还有呢？
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好了吧！
RLS算法\x0d\x0arandn('seed', 0) ; \x0d\x0arand('seed', 0) ; \x0d\x0aNoOfData = 8000 ; % Set no of data points used for training \x0d\x0aOrder = 32 ; % 自适应滤波权数\x0d\x0aLambda = 0.98 ; % 遗忘因子\x0d\x0aDelta = 0.001 ; % 相关矩好了吧！
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自适应滤波器是什么。
急求:自适应联邦滤波算法的matlab仿真程序代码 -
d = filter(b,1,x)+n; % 通过滤波器后的期望信号delta = 0.005; % 设置自适应滤波器其中一个步长因子为0.005 ha = adaptfilt.lms(32,delta);%求出系统的滤波器系数[y,e] = filter(ha,x,d);delta0=0.001; %另一个步长因子为0.001作对比ha=adaptfilt.lms(32,delta后面会介绍。
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 = Lambda + pi_ * u ;K = pi_'/k;%等会说。
急求 论文<基于MATLAB的数字信号滤波器的设计与仿真>别给我发下载地址...
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自适应滤波器等会说。