写一段 LMS 线性滤波的代码
时间: 2023-05-21 10:03:10 浏览: 59
以下是 LMS 线性滤波的代码:
```python
import numpy as np
def lms_filter(x, d, M, mu):
"""
LMS 线性滤波器
:param x: 输入信号
:param d: 期望输出
:param M: 滤波器阶数
:param mu: 步长因子
:return: 滤波器系数
"""
N = len(x)
w = np.zeros(M) # 初始化滤波器系数
y = np.zeros(N) # 初始化滤波器输出
e = np.zeros(N) # 初始化误差信号
for n in range(M - 1, N):
x_n = x[n: n - M: -1] # 构造输入向量
y[n] = np.dot(w, x_n) # 计算滤波器输出
e[n] = d[n] - y[n] # 计算误差信号
w = w + mu * e[n] * x_n # 更新滤波器系数
return w
```
这段代码实现了 LMS 线性滤波器,可以用于信号处理、通信等领域。
相关问题
用matlab写一段LMS算法代码
以下是一个简单的LMS算法的Matlab示例代码:
% 生成模拟信号
n = 100; % 信号长度
x = randn(n,1); % 原始信号为随机噪声
h = [1,-0.5,0.2]'; % 滤波器系数
d = conv(h,x); % 用滤波器滤波得到期望信号
d = d(1:n); % 保留原始信号长度
% LMS算法
mu = 0.01; % 步长
w = zeros(size(h)); % 初始权值
for i = 1:n
y = w'*x(i-2:i); % 预测信号
e = d(i) - y; % 误差信号
w = w + mu*e*x(i-2:i); % 更新权值
end
% 结果显示
figure
subplot(2,1,1)
plot(1:n,d,'b',1:n,w'*x,'r--')
legend('期望信号','估计信号')
subplot(2,1,2)
plot(1:n,h,'b',1:n,w,'r--')
legend('原始滤波器','估计滤波器')
归一化LMS自适应滤波matlab代码
归一化LMS自适应滤波器是一种常用的自适应滤波器算法,用于估计未知传递函数。下面是一个使用Matlab实现归一化LMS自适应滤波器的示例代码:
```matlab
% 定义输入信号和期望输出信号
input_signal = randn(1, 1000); % 输入信号为高斯白噪声
desired_output = filter([0.5, 0.2, -0.1], 1, input_signal); % 期望输出信号为输入信号通过未知传递函数后的结果
% 初始化滤波器系数和步长
filter_order = 3; % 滤波器阶数
filter_coefficients = zeros(1, filter_order); % 初始化滤波器系数为0
step_size = 0.01; % 步长
% 归一化LMS自适应滤波器算法
for n = 1:length(input_signal)
% 计算滤波器的输出
filter_output = filter_coefficients * input_signal(n:-1:n-filter_order+1)';
% 计算瞬时误差信号
error_signal = desired_output(n) - filter_output;
% 更新滤波器系数
filter_coefficients = filter_coefficients + step_size * input_signal(n:-1:n-filter_order+1) * error_signal;
end
% 输出滤波器系数
filter_coefficients
```
这段代码实现了一个归一化LMS自适应滤波器,其中输入信号为高斯白噪声,期望输出信号通过一个未知传递函数后得到。代码中使用了一个3阶的滤波器,初始化滤波器系数为0,并设置了步长为0.01。在每个时间步,根据当前输入信号和瞬时误差信号更新滤波器系数。最后输出更新后的滤波器系数。