adaptfilt.lms的完整代码
时间: 2023-07-02 22:12:52 浏览: 73
以下是使用MATLAB编写的一个简单示例,展示了如何使用adaptfilt.lms函数来实现最小均方(LMS)自适应滤波器:
```matlab
% 生成一个随机的输入信号 x
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
x = randn(size(t)); % 随机输入信号
% 生成一个具有噪声的期望输出信号 d
n = 0.1*randn(size(t)); % 加性噪声
b = [1 2 3 2 1]; % 系数
d = filter(b,1,x) + n; % 期望输出信号
% 初始化自适应滤波器
order = 4; % 滤波器阶数
mu = 0.01; % 步长
ha = adaptfilt.lms(order,mu);
% 使用自适应滤波器进行滤波
[y,e] = filter(ha,x,d);
% 绘制原始信号、期望输出信号和自适应滤波器的输出信号
subplot(3,1,1);
plot(t,x);
title('Input Signal');
subplot(3,1,2);
plot(t,d);
title('Desired Signal');
subplot(3,1,3);
plot(t,y);
hold on;
plot(t,e,'r');
title('Output Signal (blue) and Error Signal (red)');
```
在这个示例中,我们生成了一个随机的输入信号 x 和一个具有噪声的期望输出信号 d。我们使用adaptfilt.lms函数初始化了一个阶数为4、步长为0.01的自适应滤波器,并使用filter函数将输入信号 x 和期望输出信号 d 作为参数传递给它。filter函数返回了滤波器的输出信号 y 和误差信号 e。最后,我们将原始信号、期望输出信号和自适应滤波器的输出信号绘制在同一张图中,以便比较它们。