各种自适应算法的matlab仿真

各种自适应算法 LMS NLMS VSLMS VSNLMS RLS 的matlab仿真 在回波消除中的应用仿真 并有PPT介绍

function [input_signal error_signal desired_signal filter_output impulse filter_current mse db db_avg]=LMS（filter_size step_size input_file iterations）
% Function to perform the LMS algorithm on an input file.
% Inputs:   Filter order step size input wav file number of iterations.
% Outputs:  Input signal error estimation signal （echo cancelled） desired signal （echoed signal） adaptive filter output real impulse response
%           Estimation of impulse response mean sqaure error attenuation （dB） average attenuation.

%Read in the input file
input_signal = wavread（input_file30000）;
% Create the impulse response for the desired signal
impulse=zeros（filter_size1）;
for （i=1:5） %#ok
    impulse（（（i-1）*filter_size/5）+1）=3/i;    
end

% Convolve the impulse with the input signal to generate the desired signal
desired_signal = conv（input_signal impulse）;

% initialise adaptive filter impulse and input vector to zero vector of length specified at command line
filter_current = zeros（filter_size1）;
input_vector = zeros（filter_size 1）;

% Loop for number of iterations specified in command line.
for i=1:iterations;
    %i;#ok
    input_vector（1）=input_signal（i）;         % insert new sample at beginning of input vector.
    filter_output（i）=dot（filter_current input_vector）;          %#ok %Caluclate adaptive filter output
    error= desired_signal（i）-filter_output（i）;       % Calculate estimation error
    filter_current = filter_current + 2*step_size*error*input_vector;       % Update filter taps by LMS recursion
    
    % Shfit values ion vector along.
    for j=filter_size:-1:2;
        input_vector（j）=input_vector（j-1）;    
    end
    
    error_signal（i）=error;      %#ok % store estimation error
    cost（i）=error*error;        %#ok % calculate instantaneous cost sqaure error
    
    if （i==1）
         fc0=filter_current;     %#ok
    end
    if （i==7500）
         fc1=filter_current;     %#ok
    end
    if （i==15000）
         fc2=filter_current;     %#ok
    end
    if （i==22500）
         fc3=filter_current;     %#ok
    end
    if （i==30000）
         fc4=filter_current;     %#ok
    end
end

% Find moving average of error squared.
for i=1:iterations-100;
    mse（i）=mean（cost（i:i+100））; %#ok
     %i#ok
end

%find moving avarage of db attenuation （averaged to smooth output）.
for i=1:iterations-2500;
    db（i）=-20*log10（mean（abs（desired_signal（i:i+2500）））‘./mean（abs（error_signal（i:i+2500））））; %#ok
     %i;#ok
end

%find total avarage db attenuation
db_avg=mean（db）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     204346  2010-12-07 20:19  自适应算法\自适应算法\ll.wav

     文件       2693  2010-12-07 20:31  自适应算法\自适应算法\LMS.m

     文件       2122  2010-12-07 20:48  自适应算法\自适应算法\NLMS.m

     文件       2507  2010-12-07 20:54  自适应算法\自适应算法\RLS.m

     文件       2847  2010-12-07 21:06  自适应算法\自适应算法\VSLMS.m

     文件       2834  2010-12-07 21:14  自适应算法\自适应算法\VSNLMS.m

     文件     308424  2011-01-15 17:00  自适应算法\自适应算法\Adaptive_Filter_Design（NO.3）.pptx

     目录          0  2011-01-15 16:54  自适应算法\自适应算法

     目录          0  2011-01-15 16:59  自适应算法

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