提供一段T/2分数间隔盲均衡器的matlab代码，要求采用DDLMS算法进行误差计算

以下是一段使用DDLMS算法的T/2分数间隔盲均衡器的matlab代码：

% 均衡器参数
num_blocks = 4; % 子块数
block_length = sym_length / num_blocks; % 子块长度
tap_length = 10; % 均衡器长度
mu = 0.01; % 步长参数

% 初始化均衡器权值
w = zeros(tap_length, 1);

% 初始化历史输入和误差
buffer_in = zeros(block_length + tap_length - 1, 1);
buffer_error = zeros(block_length, 1);

% 循环处理每个符号
for i = 1:num_symbols
    % 将接收信号分成子块
    for j = 1:num_blocks
        % 提取当前子块的输入信号
        idx_start = (j - 1) * block_length + i * sym_length;
        idx_end = idx_start + block_length - 1 + tap_length - 1;
        buffer_block = [buffer_in((block_length + 1):end); r(idx_start:idx_end)];
        
        % 计算当前子块的误差
        error_block = d(idx_start:idx_end) - buffer_block(1:block_length);
        
        % 更新均衡器权值
        x = buffer_block(block_length:-1:1);
        w = w + mu * error_block(1) * x;
        
        % 保存误差
        buffer_error((j - 1) * block_length + 1:j * block_length) = error_block(1:block_length);
    end
    
    % 更新输入信号历史
    buffer_in = [buffer_in(block_length + 1:end); r((i + 1) * sym_length: (i + 1) * sym_length + tap_length - 2)];
    
    % 合并各子块的误差
    error_merged = zeros(sym_length, 1);
    for j = 1:num_blocks
        error_merged((j - 1) * block_length + 1:j * block_length) = buffer_error((j - 1) * block_length + 1:j * block_length);
    end
    
    % 保存均衡后的输出信号
    s_eq(i * sym_length - sym_length + 1:i * sym_length) = error_merged;
end

在上述代码中，我们使用DDLMS（Delayed Decision LMS）算法进行误差计算和权值更新。具体实现中，我们将接收信号分为若干个子块，每个子块的长度为均衡器输入信号长度的一半。对于每个子块，我们计算其误差，并使用DDLMS算法更新均衡器权值。最终，我们将各子块的误差合并，得到整个符号的均衡输出信号。