matlab lms算法例子
时间: 2023-09-02 21:14:04 浏览: 30
好的,以下是一个 Matlab 中 LMS 算法的示例:
```matlab
% 设置信号和噪声的长度
n = 1000;
% 生成随机的正弦波信号和高斯白噪声
f = 50; % 信号频率
A = 1; % 信号振幅
fs = 1000; % 信号采样频率
t = (0:n-1)/fs; % 时间向量
sig = A*sin(2*pi*f*t); % 信号
noise = randn(1,n); % 噪声
% 设置接收信号为信号和噪声的叠加
rec_sig = sig + noise;
% 初始化 LMS 算法参数
M = 10; % 滤波器长度
mu = 0.01; % 步长因子
w = zeros(M,1); % 滤波器系数
% 使用 LMS 算法估计信号
y = zeros(1,n-M+1); % 估计信号
e = zeros(1,n-M+1); % 误差信号
for i = M:n
% 获取当前的信号块
x = rec_sig(i:-1:i-M+1)';
% 根据当前信号块和滤波器系数估计信号
y(i-M+1) = w'*x;
% 计算误差信号
e(i-M+1) = sig(i) - y(i-M+1);
% 更新滤波器系数
w = w + mu*e(i-M+1)*x;
end
% 绘制信号、噪声和接收信号
figure();
subplot(3,1,1);
plot(t, sig, 'b');
title('Signal');
subplot(3,1,2);
plot(t, noise, 'r');
title('Noise');
subplot(3,1,3);
plot(t, rec_sig, 'k');
title('Received Signal');
% 绘制估计信号和误差信号
figure();
subplot(2,1,1);
plot(t(M:end), sig(M:end), 'b'); hold on;
plot(t(M:end), y, 'r');
legend('Signal', 'Estimated Signal');
title('Signal Estimation');
subplot(2,1,2);
plot(t(M:end), e, 'k');
title('Error Signal');
```
这个示例中,首先生成了一个正弦波信号和高斯白噪声,然后将它们叠加作为接收信号。接着使用 LMS 算法估计信号,并计算误差信号。最后绘制出了信号、噪声、接收信号、估计信号和误差信号等图像。