用MATLAB写一段对比LMS横向滤波器与格型滤波器误差功率的程序

好的，以下是一份MATLAB程序，用于比较LMS横向滤波器与格型滤波器误差功率：

%% 参数设置
N = 1000; % 信号长度
M = 20; % 滤波器长度
mu = 0.1; % 步长
sigma = 0.1; % 噪声标准差

%% 生成信号和噪声
x = sin(0.01*pi*(1:N)) + sin(0.05*pi*(1:N)); % 原始信号
h_true = [zeros(1,M-1) 1 zeros(1,M-1)]; % 真实滤波器
d = conv(x,h_true); % 目标信号
d = d(M:end-M+1); % 去掉卷积后多余的部分
n = sigma*randn(size(d)); % 高斯噪声

%% LMS横向滤波器
h_lms = zeros(1,M); % 初始滤波器
y_lms = zeros(size(d)); % LMS输出
e_lms = zeros(size(d)); % LMS误差
for i = 1:length(d)
    x_i = x(i+(M-1):-1:i); % 横向输入
    y_lms(i) = h_lms*x_i.'; % LMS输出
    e_lms(i) = d(i) - y_lms(i); % LMS误差
    h_lms = h_lms + mu*e_lms(i)*x_i; % LMS权值更新
end
P_e_lms = mean(e_lms.^2); % LMS误差功率

%% 格型滤波器
R = toeplitz(x(M:end-M+1)); % 自相关矩阵
p = x(M+1:end)*x(M:-1:1).'; % 交叉相关向量
h_gsc = R\p; % 格型滤波器
y_gsc = conv(x,h_gsc); % 格型滤波器输出
y_gsc = y_gsc(M:end-M+1); % 去掉卷积后多余的部分
e_gsc = d - y_gsc; % 格型滤波器误差
P_e_gsc = mean(e_gsc.^2); % 格型滤波器误差功率

%% 结果显示
subplot(211)
plot(d)
hold on
plot(y_lms)
plot(y_gsc)
legend('目标信号','LMS输出','格型滤波器输出')
title('输出对比')

subplot(212)
bar([P_e_lms P_e_gsc])
xticklabels({'LMS误差功率','格型滤波器误差功率'})
title('误差功率对比')

这个程序会生成一个长度为1000的正弦信号和一个长度为20的真实滤波器，并将它们卷积得到一个目标信号。然后加入高斯噪声，再使用LMS横向滤波器和格型滤波器分别进行滤波。最后比较它们的误差功率并将结果显示在图中。