%该程序实现时域LMS算法,并用统计的方法仿真得出不同步长下的收敛曲线 clear % 清空变量空间 close all g=100; % 统计仿真次数为g N=1024; % 输入信号抽样点数N k=128; % 时域抽头LMS算法滤波器阶数 pp=zeros(g,N-k); % 将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中,以便后面对其平均 u=0.001; for q=1:g t=1:N; a=1; s=a*sin(0.05*pi*t); % 输入单频信号s figure(1); subplot(311) plot(t,real(s)); % 信号s时域波形 title('信号s时域波形'); xlabel('n'); ylabel('s'); axis([0,N,-a-1,a+1]); xn=awgn(s,3); % 加入均值为零的高斯白噪声,信噪比为3dB % 设置初值 y=zeros(1,N); % 输出信号y y(1:k)=xn(1:k); % 将输入信号xn的前k个值作为输出y的前k个值 w=zeros(1,k); % 设置抽头加权初值 e=zeros(1,N); % 误差信号 % 用LMS算法迭代滤波 for i=(k+1):N XN=xn((i-k+1):i); y(i)=w*XN'; e(i)=s(i)-y(i); w=w+u*e(i)*XN; end pp(q,:)=(e(k+1:N)).^2; end subplot(312) plot(t,real(xn)); % 信号s时域波形 plot(t,real(y)); % 信号s时域波形 title('自适应滤波后的输出时域波形'); for b=1:N-k bi(b)=sum(pp(:,b))/g; % 求误差的统计平均 end
版本:2014a
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