lms自适应滤波器matlab

在 Matlab 中，可以使用 `adaptfilt.lms` 函数实现 LMS 自适应滤波器。该函数的使用方法如下：

1. 创建自适应滤波器对象：

lmsFilter = adaptfilt.lms(filterLength, stepSize);

其中，`filterLength` 表示滤波器的长度，`stepSize` 表示步长。

2. 输入信号和期望输出，并更新滤波器系数：

[y, error, weights] = lmsFilter.update(input, desiredOutput);

其中，`input` 表示输入信号，`desiredOutput` 表示期望输出。函数的输出包括滤波器的输出 `y`、误差 `error` 和更新后的滤波器系数 `weights`。

完整的 LMS 自适应滤波器实现示例代码如下：

% 生成原始信号
N = 1000;
x = randn(N, 1);

% 生成加噪声的信号
d = x + 0.1 * randn(N, 1);

% 创建自适应滤波器对象
filterLength = 32;
stepSize = 0.01;
lmsFilter = adaptfilt.lms(filterLength, stepSize);

% 输入信号和期望输出，并更新滤波器系数
[y, error, weights] = lmsFilter.update(d, x);

% 绘制滤波器输出和原始信号
plot(x);
hold on;
plot(y);
legend('Original Signal', 'Filtered Signal');

该示例代码生成一个长度为 1000 的原始信号 `x`，并在其上加入了高斯噪声。接着，使用 LMS 自适应滤波器对加噪声的信号 `d` 进行滤波，得到滤波器的输出 `y`。最后，将原始信号和滤波器输出绘制在同一张图中，以便比较它们的差异。