PNLMS算法和IPLMS算法matlab实现

以下是PNLMS算法和IPLMS算法的MATLAB实现示例：

1. PNLMS算法实现：

N = length(x);                  % 输入信号x的长度
y = zeros(1,N);                 % 初始化输出信号y
w = zeros(1,order);             % 初始化滤波器系数
mu = 0.1;                       % 步长参数
delta = 0.1;                    % 训练数据保留参数
eps = 1e-6;                     % 避免分母为零的处理
for n = order+1:N
    xn = x(n:-1:n-order+1);     % 构造当前时刻的输入向量
    en = d(n) - xn*w';          % 计算当前时刻的误差
    y(n) = xn*w';               % 计算当前时刻的输出
    phi = xn./(eps+sqrt(delta+xn.^2)); % 计算加权向量
    w = w + mu*phi*en;          % 更新滤波器系数
end

2. IPLMS算法实现：

N = length(x);                  % 输入信号x的长度
y = zeros(1,N);                 % 初始化输出信号y
w = zeros(1,order);             % 初始化滤波器系数
alpha = 0.95;                   % 滤波器系数更新速率
beta = 0.01;                    % 控制参数
for n = order+1:N
    xn = x(n:-1:n-order+1);     % 构造当前时刻的输入向量
    en = d(n) - xn*w';          % 计算当前时刻的误差
    y(n) = xn*w';               % 计算当前时刻的输出
    w = alpha*w + beta*xn*en;   % 更新滤波器系数
end

需要注意的是，以上代码中的`x`和`d`分别代表输入信号和期望输出信号。`order`代表滤波器的阶数，即滤波器系数的个数。具体实现时，可以将`mu`和`delta`等参数根据实际情况进行调整。