LMS自适应滤波器MATLAB代码

u=0.00025;
%算法的收敛性由收敛因子u决定，只有u在理论要求的范围内时，算法才收敛，否则发散。
%在u值使算法收敛的范围内，u值越大，收敛速度越快，u值越小，收敛速度越慢。
N=200;fo=100;f=1000;fai=pi/6;C=10;noise=1*randn（1N）;
pow1=（noise.*noise）;                %pow1相当于randn（12*N）
power1=0;
for k=1:N 
    power1=power1+pow1（1k）;
end
power1=power1/N;
for k=1:N 
    signal（k）=2*cos（2*pi*k*fo/f）;
end
power2=sqrt（2）/2*2;                 %有效值
INPUT_SNR=10*log（power2/power1）     %信噪比
d=noise+signal;                     %合成信号
for k=1:N                           %参考信号
    x1（k）=C*cos（2*pi*k*fo/f+fai）;
    x2（k）=C*cos（2*pi*k*fo/f+fai+pi/2）;
end
W1=0.5*ones（1N+1）;
W2=0.5*ones（1N+1）;
y=zeros（1N）;
e=zeros（1N）;
for j=1:N                           %LMS（线形均方估计）算法，即最小均方估计
    y（j）=W1（j）*x1（j）+W2（j）*x2