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LMS线性预测matlab算法及

simulink

概述LMS线性预测算法和simulink的重要

性和应用领域

LMS（LeastMeanSquares）算法是一种自

适应滤波算法，用于线性预测问题。其原理是通

过迭代更新滤波器的权值来最小化预测误差的均

方差。

LMS算法的步骤如下：

初始化滤波器的权值为零或随机值。

提供待预测的输入信号和目标输出信号。

根据当前输入信号和滤波器的权值计算预测输出信号。

计算预测误差，即目标输出信号与预测输出信号之差。

根据预测误差和当前输入信号更新滤波器的权值。权值的更新

公式为：权值=权值+步长因子*预测误差*输入信号。

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以下是一个基于matlab实现LMS算法的示

例：

定义输入信号和目标输出信号input_signal=

[1.2.3.4.5];target_output=[2.4.6.8.10];定义输入信号和目标输出信号

input_signal=[1.2.3.4.5];target_output=[2.4.6.8.10];定义输入信号和

目标输出信号input_signal=[1.2.3.4.5];target_output=[2.4.6.8.10];

初始化滤波器的权值filter_weights=

zeros(1.length(input_signal));初始化滤波器的权值filter_weights=

zeros(1.length(input_signal));初始化滤波器的权值filter_weights=

zeros(1.length(input_signal));初始化滤波器的权值filter_weights=

zeros(1.length(input_signal));初始化滤波器的权值filter_weights=

zeros(1.length(input_signal));初始化滤波器的权值filter_weights=

zeros(1.length(input_signal));

设置步长因子step_size=0.01;设置步长因子step_size=0.01;设

置步长因子step_size=0.01;设置步长因子step_size=0.01;

迭代更新滤波器的权值fori=1:length(input_signal)。%计算预

测输出信号。predicted_output=sum(filter_weights。*input_signal);

迭代更新滤波器的权值fori=1:length(input_signal)。%计算预测输

出信号。predicted_output=sum(filter_weights。*input_signal);迭代

更新滤波器的权值fori=1:length(input_signal)。%计算预测输出信

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号。predicted_output=sum(filter_weights。*input_signal);迭代更新

滤波器的权值fori=1:length(input_signal)。%计算预测输出信号。

predicted_output=sum(filter_weights。*input_signal);迭代更新滤波

器的权值fori=