自适应滤波的 MATLAB 实现2204090 发表于: 2025-12-06 08:56 来源: 中国振动联盟1.LMS 算法的仿真程序：%lms 算法clear allclose allhold off%系统信道权数sysorder = 5 ;%抽头数N=1000;%总采样次数inp = randn(N,1);%产生高斯随机系列n = randn(N,1);[b,a] = butter(2,0.25);Gz = tf(b,a,-1);%逆变换函数h= [0.0976;0.2873;0.3360;0.2210;0.0964;];%信道特性向量y = lsim(Gz,inp);%加入噪声n = n * std(y)/(10*std(n));%噪声信号d = y + n;%期望输出信号totallength=size(d,1);%步长N=60 ; %60 节点作为训练序列%算法的开始w = zeros ( sysorder , 1 ) ;%初始化for n = sysorder : Nu = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;% u 的矩阵y(n)= w' * u;%系统输出e(n) = d(n) - y(n) ;%误差if n < 20mu=0.32;elsemu=0.15;endw = w + mu * u * e(n) ;%迭代方程end%检验结果for n = N+1 : totallengthu = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;y(n) = w' * u ;e(n) = d(n) - y(n) ;%误差endhold onplot(d)plot(y,'r');title('系统输出') ;xlabel('样本')ylabel('实际输出')figuresemilogy((abs(e))) ;% e 的绝对值坐标title('误差曲线') ;xlabel('样本')ylabel('误差矢量')figure%作图plot(h, 'k+')hold onplot(w, 'r*')legend('实际权矢量','估量权矢量')title('比较实际和估量权矢量') ;axis([0 6 0.05 0.35])2.NLMS 算法的仿真程序：%lms 算法clear allclose allhold off%系统信道权数sysorder = 5 ;%抽头数N=1000;%总采样次数inp = randn(N,1);%产生高斯随机系列n = randn(N,1);[b,a] = butter(2,0.25);Gz = tf(b,a,-1);%逆变换函数h= [0.0976;0.2873;0.3360;0.2210;0.0964;];%信道特性向量y = lsim(Gz,inp);%加入噪声n = n * std(y)/(10*std(n));%噪声信号d = y + n;%期望输出信号totallength=size(d,1);%步长N=60 ; %60 节点作为训练序列%算法的开始w = zeros ( sysorder , 1 ) ;%初始化for n = sysorder : Nu = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;% u 的矩阵y(n)= w' * u;%系统输出r(n)=u'*u;%自相关矩阵e(n) = d(n) - y(n) ;%误差fai=.0001;%修正参数，为防止 u'*u 过小导致步长值太大而设置的if n < 20mu=0.32;elsemu=0.15;endw = w + mu * u * e(n)/(r(n)+fai) ;;%迭代方程end%检验结果fo...
