我想要从用srs固定信道，然后到用自适应滤波来减少信道影响的代码

好的，下面给出一个完整的示例代码，包括使用SRS信号进行信道估计和使用自适应滤波进行降噪的过程。

import numpy as np

# 生成SRS信号
def generate_srs_signal(N, K, alpha, f0):
    """
    生成SRS信号
    :param N: 信号长度
    :param K: 子载波数目
    :param alpha: 带宽因子
    :param f0: 起始子载波频率
    :return: SRS信号s
    """
    s = np.zeros(N)
    for k in range(K):
        fk = f0 + k / K
        for n in range(N):
            s[n] += np.exp(1j * 2 * np.pi * alpha * (n ** 2) * fk)
    return s

# 生成信道模型
def generate_channel_model(N, L, delay_spread):
    """
    生成信道模型
    :param N: 信道长度
    :param L: 多径数目
    :param delay_spread: 多径时延扩展
    :return: 信道模型h
    """
    h = np.zeros(N)
    for l in range(L):
        delay = np.random.randint(0, delay_spread)
        amplitude = np.random.randn() + 1j * np.random.randn()
        h[delay] = amplitude
    return h

# 信道估计
def channel_estimation(s, y, K, alpha, f0):
    """
    SRS信道估计
    :param s: SRS信号
    :param y: 接收信号
    :param K: 子载波数目
    :param alpha: 带宽因子
    :param f0: 起始子载波频率
    :return: 信道频率响应H
    """
    N = len(s)
    H = np.zeros(K)
    for k in range(K):
        fk = f0 + k / K
        S_k = np.sum([s[n] * np.exp(-1j * 2 * np.pi * alpha * (n ** 2) * fk) for n in range(N)])
        Y_k = np.sum([y[n] * np.exp(-1j * 2 * np.pi * alpha * (n ** 2) * fk) for n in range(N)])
        H[k] = Y_k / S_k
    return H

# 自适应滤波
def adaptive_filtering(x, d, M, mu):
    """
    LMS自适应滤波函数
    :param x: 输入信号
    :param d: 期望输出信号
    :param M: 滤波器阶数
    :param mu: 步长因子
    :return: 滤波器系数w, 滤波器输出y
    """
    N = len(x)
    y = np.zeros(N-M)
    w = np.zeros(M)
    for i in range(M, N):
        x_m = x[i-M:i]
        y[i-M] = np.dot(w, x_m)
        e = d[i] - y[i-M]
        w += mu * e * x_m
    return w, y

# 参数设置
N = 1024 # 信号长度
K = 64 # 子载波数目
L = 3 # 多径数目
delay_spread = 10 # 多径时延扩展
alpha = 0.5 # 带宽因子
f0 = 2e9 # 起始子载波频率
SNR = 10 # 信噪比
M = 10 # 滤波器阶数
mu = 0.01 # 步长因子

# 生成SRS信号和信道模型
s = generate_srs_signal(N, K, alpha, f0)
h = generate_channel_model(N, L, delay_spread)

# 生成发送信号和接收信号
x = np.random.randn(N)
y = np.convolve(x, h, mode='same') + np.sqrt(1 / 10 ** (SNR / 10)) * np.random.randn(N)

# 信道估计
H = channel_estimation(s, y, K, alpha, f0)

# 频率域均衡
x_eq = np.zeros(N)
for k in range(K):
    x_k = np.fft.ifft(H[k] * np.fft.fft(y))
    x_eq += np.roll(x_k, k)

# 自适应滤波
w, y_filt = adaptive_filtering(x_eq, x, M, mu)

# 结果输出
print('原始信号：', x)
print('接收信号：', y)
print('均衡后信号：', x_eq)
print('自适应滤波输出：', y_filt)

其中，generate_srs_signal函数用于生成SRS信号，generate_channel_model函数用于生成信道模型，channel_estimation函数用于进行信道估计，adaptive_filtering函数用于进行自适应滤波。参数设置和结果输出部分可以根据具体的应用场景进行调整。