matlab lms算法例子
时间: 2023-09-03 09:06:53 浏览: 32
好的,以下是一个 MATLAB 中的 LMS 算法的例子:
```matlab
% 初始化变量
N = 1000; % 样本数
w_true = [0.5; -0.1; 0.2]; % 真实权重向量
x = randn(3, N); % 生成 3 维的高斯白噪声信号
d = w_true' * x; % 生成期望输出序列
% 添加噪声
n = 0.1 * randn(1, N); % 生成高斯白噪声
d = d + n; % 加噪
% LMS 参数
mu = 0.1; % 步长
w = zeros(3, 1); % 初始化权重向量
% LMS 算法
for i = 1:N
y = w' * x(:, i); % 预测输出
e = d(i) - y; % 误差信号
w = w + mu * e * x(:, i); % 更新权重
end
% 误差分析
w_true_norm = norm(w_true);
w_norm = norm(w);
w_err = norm(w_true - w);
fprintf('True weight vector: %s\n', mat2str(w_true'));
fprintf('Estimated weight vector: %s\n', mat2str(w'));
fprintf('||w_true||: %f\n', w_true_norm);
fprintf('||w||: %f\n', w_norm);
fprintf('||w_true - w||: %f\n', w_err);
% 绘制结果
figure;
plot(1:N, d, 'b', 1:N, w_true' * x, 'g', 1:N, w' * x, 'r');
xlabel('Sample index');
ylabel('Amplitude');
legend('Desired', 'True output', 'Estimated output');
title('LMS Algorithm Example');
```
说明:此代码使用 LMS 算法估计一个三维信号的权重向量。算法迭代过程中,根据预测输出和期望输出之间的误差,更新权重向量,最终输出估计信号。最后,绘制期望输出、真实输出和估计输出信号。