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用matlab运行的自适应滤波器的部分算法(开始),其中包含了牛顿法和最陡下降法的实现方法,对于自适应滤波的学习有一定帮助
代码片段和文件信息
clear;
R = [1 0.4045;0.4045 1];
la = max(eig(R));
p = [0;0.2939];
d = 0.5;
w0 = R\p;
syms w1 w2 s
w = [w1;w2];
s = d-2*w.‘*p+w.‘*R*w;
expand(s)
w1d = -2:0.1:2;
w2d = -2:0.1:2;
sd = zeros(length(w1d)length(w2d));
for k = 1:length(w2d)
sd(:k) = subs(s{w1w2}{w1dw2d(k)});
end
figure;contour(w1dw2dsd‘10);hold on
plot(w0(1)w0(2)‘*‘);xlabel(‘w1‘);ylabel(‘w2‘);
u = 0.1/la;
N = 50;
I = ey
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