lms算法 matlab

LMS算法（最小均方算法）是一种自适应滤波算法，用于在信号中降低噪声的影响。它通过不断调整滤波器的权重，使得滤波器的输出尽可能接近期望的信号。在Matlab中实现LMS算法，可以按照以下步骤进行：

1. 定义信号长度L和原始信号幅度a。
2. 生成原始正弦信号dn，并绘制出其时域波形。
3. 添加信噪比为5dB的高斯白噪声到信号中，生成带噪声的信号xn，并绘制出其时域波形。
4. 调用自己实现的LMS算法函数my_LMS(xn, dn)，其中xn为输入信号，dn为期望信号。该函数会返回滤波后的输出yn和与原始信号的误差e，并绘制它们的时域波形。
5. 在LMS算法的主体部分，定义训练步长和滤波器长度，并初始化存储误差的变量。
6. 使用for循环迭代计算滤波器的输出和误差，并更新滤波器的权重。
7. 最后，绘制出滤波后的输出和与原始信号的误差的时域波形。

请注意，上述代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【优化】超详细的LMS算法的matlab实现](https://blog.csdn.net/LQX513406421/article/details/106876726)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [LMS自适应滤波算法的 matlab实现](https://blog.csdn.net/WSCLE/article/details/118940761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Matlab自适应滤波算法 LMS小白通俗易懂版](https://blog.csdn.net/m0_69950282/article/details/127030337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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