帮我找一些自适应滤波器matlab代码的例子
时间: 2023-10-04 20:04:45 浏览: 46
以下是一些自适应滤波器的Matlab代码示例:
1. LMS自适应滤波器:
```matlab
% 生成一个含有噪声信号
n = 0:100;
x = sin(2*pi*0.05*n) + sin(2*pi*0.2*n) + sin(2*pi*0.3*n); % 原始信号
d = x + 0.5*randn(size(x)); % 加入噪声
% LMS自适应滤波器
M = 20; % 滤波器阶数
mu = 0.01; % 步长
w = zeros(M,1); % 初始权重矢量
y = zeros(size(d)); % 滤波输出
for i = M:length(d)
x_i = x(i:-1:i-M+1); % 获取输入向量
y(i) = w'*x_i; % 计算滤波输出
e = d(i) - y(i); % 计算误差
w = w + mu*e*x_i; % 更新权重矢量
end
% 绘制结果
subplot(211), plot(n,d,'b',n,y,'r'), ylabel('Amplitude'), title('LMS Adaptive Filtering')
subplot(212), plot(n,w), xlabel('Time Index'), ylabel('Weight'), title('Filter Coefficients')
```
2. RLS自适应滤波器:
```matlab
% 生成一个含有噪声信号
n = 0:100;
x = sin(2*pi*0.05*n) + sin(2*pi*0.2*n) + sin(2*pi*0.3*n); % 原始信号
d = x + 0.5*randn(size(x)); % 加入噪声
% RLS自适应滤波器
M = 20; % 滤波器阶数
delta = 0.01; % 遗忘因子
lambda = 0.99; % 漏斗参数
P = eye(M)/delta; % 初始协方差矩阵
w = zeros(M,1); % 初始权重矢量
y = zeros(size(d)); % 滤波输出
for i = M:length(d)
x_i = x(i:-1:i-M+1); % 获取输入向量
y(i) = w'*x_i; % 计算滤波输出
e = d(i) - y(i); % 计算误差
k = P*x_i/(lambda+x_i'*P*x_i); % 计算增益矢量
P = (P-k*x_i'*P)/lambda; % 更新协方差矩阵
w = w + k*e; % 更新权重矢量
end
% 绘制结果
subplot(211), plot(n,d,'b',n,y,'r'), ylabel('Amplitude'), title('RLS Adaptive Filtering')
subplot(212), plot(n,w), xlabel('Time Index'), ylabel('Weight'), title('Filter Coefficients')
```
希望这可以帮助到你!