你用matlab写的一个自适应滤波器lms算法的例子不对，matlab编译不过

很抱歉，可能是我犯了一些错误。以下是一个matlab实现的LMS算法的示例，希望可以帮到你：

%% LMS算法自适应滤波器
clc; clear; close all;

%% 生成信号
fs = 10e3; % 采样率10kHz
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
f1 = 100; % 信号1频率100Hz
f2 = 500; % 信号2频率500Hz
s = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t); % 原始信号
s = s + 2*randn(size(s)); % 加入高斯白噪声

%% LMS算法
M = 32; % 滤波器阶数
mu = 0.01; % 步长
w = zeros(M,1); % 初始权值
x = zeros(M,1); % 初始输入
y = 0; % 初始输出
e = zeros(size(s)); % 存储误差
for i = M:length(s)
    x = s(i:-1:i-M+1); % 输入信号
    y = w'*x; % 输出信号
    e(i) = s(i) - y; % 计算误差
    w = w + 2*mu*e(i)*x; % 更新权值
end

%% 滤波后的信号
s_filter = filter(w,1,s);

%% 绘图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,s);
title('原始信号');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');
subplot(2,1,2);
plot(t,s_filter);
title('LMS算法滤波后的信号');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅度');

请注意，这只是一个简单的示例，适用于处理具有两个频率分量的信号。如果您正在处理不同类型的信号，请根据需要进行修改。