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基于matlab的LMS自适应滤波器仿真;LMS自适应滤波器原理简述1;LMS自适应滤波器原理简述2;噪声对消器与线性预测器的对比;;μ=0.001;源程序
clear all; clc;
delta = 1/1000;
t = 0:delta:10;
t = t; % 转换成列向量
s = sin(2*pi*t);
sigma_n0 =1;
n0 = sigma_n0*randn(size(t));
x = s + n0; % 原始输入端的输入信号,为被噪声污染的正弦信号
d = x; % 对于自适应对消器,用x作为期望信号
n1 = n0; % 参考输入端的输入信号,为与n0相关的噪声
% 设计自适应滤波器
N = 5; % 滤波器阶数
w = ones(N,1); % 初始化滤波器权值
wn=zeros(N,length(t)-N+1);
u = 0.0001; % 步长因子
y = zeros(length(t),1);
for k = N:length(t)
wn(:,k-N+1)=w;
y(k) = n1(k-N+1:k)*w;
e(k) = d(k) - y(k);
w = w + 2*u*e(k).*n1(k-N+1:k); % 跟新权值
end
% 图像化仿真效果
subplot(211),plot(t,x);title(被噪声污染的正弦信号);
subplot(212),plot(t,s,r,t,e,g); % 对消噪声后,误差信号即为对原始信号的估计
legend(原始正弦信号,自适应滤波后的信号);
title(滤波效果);
%figure(2)
%clf;
%plot(t(1:length(wn(1,:))),wn(1,:),r,t(1:length(wn(1,:))),wn(3,:),g);
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