给我展示一段t/2分数间隔盲均衡器的matlab代码，要求采用DDLMS算法进行误差计算

以下是一段使用DDLMS算法进行误差计算的T/2分数间隔盲均衡器的MATLAB代码示例：

clear all;
close all;
clc;

% 生成信号
N = 5000;
M = 2;
data = randi([0 M-1], N, 1);
mod_data = pskmod(data, M);

% 信道
h = [0.9 0.3 0.5 0.2 0.1];
chan = filter(h, 1, mod_data);

% T/2分数间隔盲均衡器
N_taps = 21;
M = 2;
gamma = 0.1;
mu = 0.01;
d = zeros(N, 1);
e = zeros(N, 1);
w = zeros(N_taps, 1);
x = zeros(N_taps, 1);

for n = 1:N
    % 等间隔采样
    if mod(n, 2) == 1
        x(1) = chan(n);
        x(2:end) = x(1:end-1);
        y = w' * x;
        d(n) = qamdemod(y, M);
        e(n) = qamdemod(y, M) - gamma * y;
        w = w + mu * e(n) * conj(x);
        mu = mu + 0.00001; % 自适应步长
    end
end

% BER计算
ber = sum(abs(data - d))/N;
fprintf('BER = %f\n', ber);

% 结果显示
figure;
subplot(3,1,1);
plot(real(chan), 'b');
title('原始信号');
subplot(3,1,2);
plot(real(e), 'r');
title('均衡器输出');
subplot(3,1,3);
plot(real(mod_data), 'b');
hold on;
plot(real(e), 'r');
title('原始信号和均衡器输出');
legend('原始信号', '均衡器输出');

与之前的代码示例相比，唯一的区别在于误差计算部分，使用了自适应步长的DDLMS算法来计算误差。其中，每次迭代后的步长为mu+0.00001，以提高算法的收敛速度。