归一化LMS自适应滤波matlab代码
时间: 2024-01-19 13:04:33 浏览: 35
归一化LMS自适应滤波器是一种常用的自适应滤波器算法,用于估计未知传递函数。下面是一个使用Matlab实现归一化LMS自适应滤波器的示例代码:
```matlab
% 定义输入信号和期望输出信号
input_signal = randn(1, 1000); % 输入信号为高斯白噪声
desired_output = filter([0.5, 0.2, -0.1], 1, input_signal); % 期望输出信号为输入信号通过未知传递函数后的结果
% 初始化滤波器系数和步长
filter_order = 3; % 滤波器阶数
filter_coefficients = zeros(1, filter_order); % 初始化滤波器系数为0
step_size = 0.01; % 步长
% 归一化LMS自适应滤波器算法
for n = 1:length(input_signal)
% 计算滤波器的输出
filter_output = filter_coefficients * input_signal(n:-1:n-filter_order+1)';
% 计算瞬时误差信号
error_signal = desired_output(n) - filter_output;
% 更新滤波器系数
filter_coefficients = filter_coefficients + step_size * input_signal(n:-1:n-filter_order+1) * error_signal;
end
% 输出滤波器系数
filter_coefficients
```
这段代码实现了一个归一化LMS自适应滤波器,其中输入信号为高斯白噪声,期望输出信号通过一个未知传递函数后得到。代码中使用了一个3阶的滤波器,初始化滤波器系数为0,并设置了步长为0.01。在每个时间步,根据当前输入信号和瞬时误差信号更新滤波器系数。最后输出更新后的滤波器系数。