Hammerstein adaptive filter算法的matlab实现
时间: 2023-05-24 07:05:22 浏览: 88
以下是Hammerstein自适应滤波器算法的MATLAB实现:
输入参数:
x:输入信号,
d:期望响应,
M:非线性滤波器长度,
L:线性滤波器长度,
mu:步长(学习速率),
gamma:遗忘因子,
W:非线性滤波器初值,
theta:线性滤波器初值,
N:迭代次数。
输出参数:
y:滤波输出,
W:最优化的非线性滤波器系数,
theta:最优化的线性滤波器系数。
function [y,W,theta] = hammerstein_adaptive_filter(x,d,M,L,mu,gamma,W,theta,N)
% 根据输入信号x和乘性和加性非线性函数
% 遍历非线性滤波器并计算其输出
N = length(x);
y = zeros(N,1); % 预先分配空间以节省时间
for n = 1:N
% 计算非线性器输出
xn = x(n:-1:max(n-M+1,1)); % 限制了非线性滤波器长度为M
xn = [xn; zeros(M-length(xn),1)]; % padding
y_n = W'*tanh(xn);
% 计算线性器过滤输出
dn = flipud(d(max(n-L+1,1):n)); % 限制线性滤波器长度为L
dn = [dn; zeros(L-length(dn),1)]; % padding
y(n) = dn'*theta + y_n; % 最终滤波输出
% 更新最优化非线性滤波器系数W
yn = tanh(xn);
en = d(n) - y(n); % 预测误差
W = W + mu*en*yn./(cosh(xn).^2) + gamma*W;
% 更新最优化线性滤波器系数theta
xn = flipud(x(max(n-L+1,1):n));
xn = [xn; zeros(L-length(xn),1)];
theta = theta + mu*en*xn + gamma*theta;
end
% plot结果
figure; subplot(2,1,1);
plot((1:N)', d, '--', (1:N)', y, '-');
title('期望响应和滤波输出');
legend('d(n)', 'y(n)');
subplot(2,1,2);
plot((1:N)', W);
title('非线性滤波器系数');
xlabel('采样(n)');
ylabel('系数(W)');
end
以下是主函数,其中包含一些示例参数:
x = (rand(5000,1)-0.5)*2; % 随机输入信号
d = x.^3 - 3*x.^2; % 已知输出
M = 10; % 非线性滤波器长度
L = 5; % 线性滤波器长度
mu = 0.01; % 步长
gamma = 0.01; % 遗忘系数
W = zeros(M,1); % 非线性滤波器初始系数
theta = zeros(L,1); % 线性滤波器初始系数
N = length(x); % 信号长度
[y,W,theta] = hammerstein_adaptive_filter(x,d,M,L,mu,gamma,W,theta,N);
请注意,此代码仅是Hammerstein自适应滤波器算法的简单实现,您可能需要对其进行修改以满足具体问题的需要。