lms自适应滤波算法matlab

以下是使用MATLAB实现基于LMS算法的自适应滤波器的步骤和代码：

1. 定义输入信号和期望输出信号。

input_signal = randn(1,1000); % 生成随机输入信号
desired_output = filter([1 2 3 2 1],1,input_signal); % 生成期望输出信号

2. 初始化自适应滤波器的权重和步长。

filter_order = 10; % 滤波器阶数
weights = zeros(filter_order,1); % 初始化权重
step_size = 0.01; % 步长

3. 使用LMS算法更新权重。

for n = 1:length(input_signal)-filter_order
    x = input_signal(n+(0:filter_order-1)).'; % 当前输入信号
    y = weights.'*x; % 当前输出信号
    e = desired_output(n+filter_order)-y; % 当前误差
    weights = weights + step_size*e*x; % 更新权重
end

4. 对输入信号进行滤波。

output_signal = filter(weights,1,input_signal);

完整代码如下：

input_signal = randn(1,1000); % 生成随机输入信号
desired_output = filter([1 2 3 2 1],1,input_signal); % 生成期望输出信号

filter_order = 10; % 滤波器阶数
weights = zeros(filter_order,1); % 初始化权重
step_size = 0.01; % 步长

for n = 1:length(input_signal)-filter_order
    x = input_signal(n+(0:filter_order-1)).'; % 当前输入信号
    y = weights.'*x; % 当前输出信号
    e = desired_output(n+filter_order)-y; % 当前误差
    weights = weights + step_size*e*x; % 更新权重
end

output_signal = filter(weights,1,input_signal); % 对输入信号进行滤波