变步长的lms自适应滤波算法matlab程序
时间: 2023-08-04 10:27:59 浏览: 40
以下是一个基于变步长LMS算法的自适应滤波器的MATLAB程序:
```matlab
% 设置参数
N = 1000; % 信号长度
M = 50; % 滤波器阶数
mu = 0.01; % 初始步长参数
delta = 0.01; % 步长更新参数
e = zeros(N, 1); % 存储误差向量
w = zeros(M, 1); % 初始滤波器系数
% 生成输入信号x和参考信号d
x = randn(N, 1);
h = fir1(M-1, 0.5);
d = conv(x, h);
d = d(1:N);
% LMS自适应滤波
for n = 1:N
% 计算输出信号y和误差e
y = w' * x(n:-1:n-M+1);
e(n) = d(n) - y;
% 更新滤波器系数w
mu = mu + delta*(abs(e(n))^2-mu);
w = w + mu*x(n:-1:n-M+1)*e(n);
end
% 绘制结果
figure;
plot(1:N, d, 'b', 1:N, e, 'r');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');
legend('参考信号', '误差信号');
title('自适应滤波结果');
figure;
plot(1:M, h, 'b', 1:M, w, 'r');
xlabel('滤波器系数');
ylabel('幅值');
legend('理论系数', '估计系数');
title('滤波器系数估计结果');
```
在这个程序中,我们首先设置了一些参数,包括信号长度N、滤波器阶数M、初始步长参数mu和步长更新参数delta。然后,我们生成输入信号x和参考信号d,这里我们使用了一个50阶的低通滤波器作为参考信号。
接下来,我们使用LMS自适应滤波算法,计算每个时间步的输出信号y和误差e,并根据误差信号更新滤波器系数w。每次更新滤波器系数时,我们使用变步长参数mu,以便在收敛时加快收敛速度,并在不稳定时减小步长。
最后,我们绘制了参考信号和误差信号的时间序列图,以及理论滤波器系数和估计滤波器系数的比较图。