请帮我用MATLAB实现改进常数模盲均衡算法(MCMA)

以下是MATLAB代码实现改进常数模盲均衡算法(MCMA)：

% 生成随机信号
N = 1000; % 信号长度
s = sign(randn(N,1)); % 随机符号序列
h = [0.8 0.2 0.1]; % 信道模型
x = conv(h, s); % 线性卷积
x = x(1:N); % 截取前N个样本

% 初始化算法参数
M = 3; % 均衡器长度
mu = 0.01; % 步长
w = zeros(M,1); % 初始权值
y = zeros(N,1); % 输出序列

% 改进常数模盲均衡算法
for n = 1:N
    % 生成瞬时自相关矩阵
    R = zeros(M);
    for k = 1:M
        for l = 1:M
            if (n-k+1)>0 && (n-l+1)>0
                R(k,l) = x(n-k+1)*x(n-l+1);
            end
        end
    end
    
    % 计算权值更新量
    w_new = w + mu*inv(R)*x(n)*conj(y(n));
    
    % 更新权值和输出序列
    w = w_new;
    y(n) = w'*x(n:-1:n-M+1);
end

% 绘制结果图像
subplot(3,1,1)
plot(abs(h),'LineWidth',2)
ylim([0 1])
grid on
title('信道模型')
subplot(3,1,2)
plot(s,'LineWidth',2)
ylim([-1.5 1.5])
grid on
title('原始信号')
subplot(3,1,3)
plot(y,'LineWidth',2)
ylim([-1.5 1.5])
grid on
title('均衡后信号')

以上代码实现了改进常数模盲均衡算法(MCMA)对线性卷积信号的均衡。通过瞬时自相关矩阵的计算，MCMA能够在不知道信道模型的情况下进行盲均衡。其中参数M为均衡器长度，mu为步长，w为权值向量，y为输出序列。通过绘制结果图像，可以看到MCMA能够有效地对受损信号进行恢复，使其接近原始信号。