自適應(yīng)濾波的MATLAB實現(xiàn)

自適應(yīng)濾波的MATLAB實發(fā)表于:2006-12-06來:中振動聯(lián)盟1.LMS算的仿真程序：算法clearallalloff%統(tǒng)信道權(quán)數(shù)5抽頭數(shù)總樣次數(shù)inprandn(N,1);%產(chǎn)生高斯隨機系列randn(N,1);[b,a]=butter(2,0.25);Gz=逆換函數(shù)h=[0.0976;0.2873;0.3360;0.2210;0.0964;];%道特性向量y=加入噪聲n*std(y)/(10*std(n));%噪聲信號y+期望輸出信號totallength=size(d,1);%長N=60;節(jié)作為訓(xùn)序列%法的開始w=zeros,1)初始化forn=sysorder:Ninp(n:-1:n-sysorder+1);%u的陣y(n)=w'*系統(tǒng)輸出e(n)-y(n)誤差ifn<w=w+mu*u*e(n)迭代方程%驗結(jié)果forn=N+1:totallengthinp(n:-1:n-sysorder+1);y(n)=w'*;e(n)-y(n)誤差onplot(d)plot(y,'r');title('統(tǒng)輸出';xlabel('本'

ylabel('實際輸出';%的對值坐標title('差曲線';xlabel('本'ylabel('誤差矢量'figure%作圖plot(h,'k+')onplot(w,'r*')legend('實際權(quán)矢量'估計權(quán)矢量)title('較實際和估計權(quán)矢';60.052.NLMS算的仿真程序：算法clearallalloff%統(tǒng)信道權(quán)數(shù)5抽頭數(shù)總樣次數(shù)inprandn(N,1);%產(chǎn)生高斯隨機系列randn(N,1);[b,a]=butter(2,0.25);Gz=逆換函數(shù)h=[0.0976;0.2873;0.3360;0.2210;0.0964;];%道特性向量y=加入噪聲n*std(y)/(10*std(n));%噪聲信號y+期望輸出信號totallength=size(d,1);%長N=60;節(jié)作為訓(xùn)序列%法的開始w=zeros,1)初始化forn=sysorder:Ninp(n:-1:n-sysorder+1);%u的陣y(n)=w'*系統(tǒng)輸出r(n)=u'*u;%自相關(guān)矩陣e(n)-y(n)誤差修參，為防止小導(dǎo)致步長值太大而設(shè)置的ifn<w=w+mu*u*;;%代方程

%驗結(jié)果forn=N+1:totallengthinp(n:-1:n-sysorder+1);y(n)=w'*;e(n)-y(n)誤差onplot(d)plot(y,'r');title('統(tǒng)輸出';xlabel('本'ylabel('實際輸出';%的對值坐標title('差曲線';xlabel('本'ylabel('誤差矢量'figure%作圖plot(h,'k+')onplot(w,'r*')legend('實際權(quán)矢量'估計權(quán)矢量)title('較實際和估計權(quán)矢';60.053.RLS算的仿真程序：%算randn('seed',;rand('seed',0);NoOfData8000;%nodatapointsusedfortraining=32;自應(yīng)濾波權(quán)數(shù)Lambda=0.98;遺因子=0.001;相矩陣的始化x=1);%高斯隨機系列1);%系統(tǒng)隨機抽樣filter(h,x);%期輸出%算的初始化=Delta*eye(Order,Order);%相關(guān)矩陣w=zeros1濾波系數(shù)矢量的初始%Adaptationforn=Order:NoOfData;x(n:-1:n-Order+1);%時函數(shù)pi_*P;%互相關(guān)函數(shù)k=Lambda+pi_*u;

K=pi_'/k;%益矢量e(n)-w'*誤差函數(shù)w=w+K*e(n);%遞歸公式K*pi_;=(PPPrime)/Lambda誤差相關(guān)矩陣w_err(n)=-w)真實估計誤差;%作圖表示結(jié)果;plot(20*log10(abs(e)))的差曲線title('習(xí)曲線';xlabel('代次數(shù)';ylabel('輸出誤差估計);;;%作實際估計誤差圖title('量估計誤差;xlabel('代次數(shù)';ylabel('誤差權(quán)矢量';自適應(yīng)衡器的仿真程序：%IllustrationconventionalRLSalgorithmall;W=2.9;NumberofrealizationsM=11;%頭系數(shù)lambda=0.99;%遺忘因子噪聲方差初始化的始化h(1)=0.5*(1+cos(2*pi*(1-2)/W));h(2)=0.5*(1+cos(2*pi*(2-2)/W));h(3)=0.5*(1+cos(2*pi*(3-2)/W));%學(xué)習(xí)曲線hc=[0h(2)h(3)]';n0=7;t=(1:N)';fory=sign(rand(N,1)-0.5);%輸入信號噪聲信號x=filter(hc,1,y)+v;%號混合x=[zeros(M-1,1);x];%x矩陣yd=zeros(N+M-1,1);%延遲信號初始化

yd(n0+M-1:N+M-1)=y(1:N-n0+1);%CRLS算法%Initializationc=zeros(M,1);glambda=g;%迭代范圍forn=M:M+N-1g=glambda/lambda;a(n)=1-conj(g')*xn;e(n)=yd(n)-conj(c')*xn;eplot=e(M:M+N-1).^2;plot(t,abs(eplot))ylabel('|e(n)|^2');xlabel('n');plot(t,a(M:M+N-1));xlabel('n');自適應(yīng)波器的仿真程序：%采樣長度t=0:N-1;時間的變化范圍s=sin(2*pi*t/20);輸入信號干擾信號的幅值干信號的相移n=A*cos(2*pi*t/10+fai);%干擾信號x=s+n;%號混合subplot(2,2,1);%作第一子圖plot(t,s);subplot(2,2,2);作第二子圖plot(t,x);x1=cos(2*pi*