matlab实现NLMS函数，其中包括平滑因子

NLMS算法是一种自适应滤波算法，可以用于信号去噪、预测等应用场景。以下是matlab代码实现：

function y = nlms(x, d, mu, len)
% x: 输入信号
% d: 目标信号
% mu: 平滑因子
% len: 滤波器长度
% y: 输出信号

N = length(x);
w = zeros(len, 1); % 初始化滤波器系数
y = zeros(N, 1);

for n = len:N
    xn = x(n:-1:n-len+1); % 当前输入向量
    yn = w'*xn; % 当前输出
    en = d(n) - yn; % 当前误差
    w = w + mu*en*xn/(xn'*xn); % 更新滤波器系数
    y(n) = yn; % 输出信号
end

其中，mu为平滑因子，len为滤波器长度。在每次迭代中，首先计算当前的输出yn，然后计算误差en，最后根据误差和输入向量更新滤波器系数w。这里采用的是标准的NLMS算法，可以根据具体应用场景选择其他的变种算法。