请用MATLAB编写一个2阶LMS横向滤波器
时间: 2024-02-18 16:04:35 浏览: 29
好的,以下是MATLAB代码实现一个2阶LMS横向滤波器:
```matlab
% 定义输入信号x和期望输出信号d
x = randn(1,1000); % 随机生成1000个样本的输入信号
h = [0.2 0.3 0.5]; % 滤波器系数
n = 0.1*randn(1,1000); % 加性高斯噪声
d = filter(h,1,x) + n; % 期望输出信号
% 初始化参数
N = length(h); % 滤波器阶数
mu = 0.01; % 步长
% LMS算法
w = zeros(1,N); % 初始化滤波器系数
for i = N:length(x)
y = w * x(i:-1:i-N+1)'; % 线性卷积
e = d(i) - y; % 滤波器输出误差
w = w + mu * e * x(i:-1:i-N+1); % 更新滤波器系数
end
% 绘图
subplot(2,1,1)
plot(1:length(h),h,'b',1:length(h),w,'r--')
legend('原始滤波器','LMS估计滤波器')
xlabel('样本点')
ylabel('滤波器系数')
title('滤波器系数比较')
subplot(2,1,2)
plot(1:length(x),d,'b',1:length(x),filter(w,1,x),'r--')
legend('期望输出','LMS估计输出')
xlabel('样本点')
ylabel('信号值')
title('输出信号比较')
```
这段代码首先生成一个长度为1000的随机输入信号x,然后使用一个长度为3的滤波器h来生成期望输出信号d,再加入一些高斯噪声n。接下来使用LMS算法来估计滤波器系数w,最后比较原始滤波器和LMS估计滤波器的系数以及期望输出和LMS估计输出的差异。