技術標籤：matlab演算法

自適應濾波器Matlab實現

直接上程式碼吧，原理一大堆，自行了解即可！這是LMS即自適應濾波器的Matlab程式碼。

function [yn,W,en]=LMS(xt,dn,M,mu)
itr = length(xt); 
en = zeros(itr,1);          % 誤差序列,en(k)表示第k次迭代時預期輸出與實際輸入的誤差
W  = zeros(M,itr);% 每一行代表一個加權參量,每一列代表-次迭代,初始為0
% 迭代計算
 
for k = M:itr                % 第k次迭代
    x = xt(k:-
 
1:k-M+1) ;     % 濾波器M個抽頭的輸入
    y = W(:,k-1).' * x ;       % 濾波器的輸出
    en(k) = dn(k) - y  ;      % 第k次迭代的誤差
    % 濾波器權值計算的迭代式
    W(:,k) = W(:,k-1) + 2*mu*en(k)*x;
end
 
% 求最優時濾波器的輸出序列  r如果沒有yn返回引數可以不要下面的
yn = inf * ones(size(xt)) ;% inf 是無窮大的意思
for k = M:length(xt)
    x = xt(k:-1:k-M+1);
    yn(k)
 
 = W(:,end).'* x;%用最後得到的最佳估計得到輸出
end
 
end

關於如何使用整個函式，這裡給出一個例子，大家可以參考自行設計應用於自己的設計中！

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% 週期訊號的產生 
t=0:999;
xs=5*square(0.03*t,50);
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,xs);grid;
ylabel('幅值');
title('{輸入週期性訊號}');
 
% 噪聲訊號的產生
t=0:999;
xn=randn(1,1000);
subplot(2,1,2);
plot(t,xn);grid;
ylabel('幅值');
xlabel(
 
'時間');
title('{白噪聲訊號}');
 
% 訊號濾波
xt = xs+xn;
xt = xt.';   % 輸入訊號序列
dn = xn.' ;   % 預期結果序列
M  = 20 ;   % 濾波器的階數
rho_max = max(eig(xt*xt.'));  % 輸入訊號相關矩陣的最大特徵值
mu = (1/rho_max)     % 收斂因子 0 < mu < 1/rho
 
 
 
 
 
[yn,W,en] = LMS(xt,dn,M,mu);
Y=xt-yn;
% 繪製濾波器輸入訊號
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,xt);grid;
ylabel('幅值');
xlabel('時間'); 
title('{濾波器輸入訊號}');
 
% 繪製自適應濾波器輸出訊號
subplot(2,1,2);
plot(t,yn);grid;
ylabel('幅值');
xlabel('時間');
title('{估計的白噪聲}');
 
% 繪製自適應濾波器輸出訊號,預期輸出訊號和兩者的誤差
figure 
plot(t,xs,'g',t,Y,'y',t,Y-xs.','r');grid;
legend('預期輸出','自適應濾波器輸出','誤差');
ylabel('幅值');
xlabel('時間');
title('{自適應濾波器}');

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