基于RLS和LMS的自适应滤波器的MATLAB代码

基于RLS和LMS的自适应滤波器的MATLAB代码，带有中文注释

%lms 算法  
clear all  
close all  
hold off%系统信道权数  
sysorder = 5 ;%抽头数  
N=1000;%总采样次数  
inp = randn（N1）;%产生高斯随机系列  
n = randn（N1）;  
[ba] = butter（20.25）;  
Gz = tf（ba-1）;%逆变换函数  
h= [0.0976;0.2873;0.3360;0.2210;0.0964;];%信道特性向量  
y = lsim（Gzinp）;%加入噪声  
n = n * std（y）/（10*std（n））;%噪声信号  
d = y + n;%期望输出信号  
totallength=size（d1）;%步长  
N=60 ; %60节点作为训练序列  
%算法的开始  
w = zeros （ sysorder  1 ） ;%初始化 
for n = sysorder : N  
u = inp（n:-1:n-sysorder+1） ;% u的矩阵  
y（n）= w‘ * u;%系统输出  
e（n） = d（n） - y（n） ;%误差  
if n < 20  
mu=0.32;  
else  
mu=0.15;  
end  
w = w + mu * u * e（n） ;%迭代方程  
end  
%检验结果  
for n = N+1 : totallength  
u = inp（n:-1:n-sysorder+1） ;  
y（n） = w‘ * u ;  
e（n） = d（n） - y（n） ;%误差  
end  
hold on  
plot（d）  
plot（y‘r‘）;  
title（‘系统输出‘） ;  
xlabel（‘样本‘）  
ylabel（‘实际输出‘）  
figure  
semilogy（（abs（e））） ;% e的绝对值坐标  
title（‘误差曲线‘） ;  
xlabel（‘样本‘）  
ylabel（‘误差矢量‘）  
figure%作图  
plot（h ‘k+‘）  
hold on  
plot（w ‘r*‘）  
legend（‘实际权矢量‘‘估计权矢量‘）  
title（‘比较实际和估计权矢量‘） ;  
axis（[0 6 0.05 0.35]）  
 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1068  2017-04-17 16:44  rls.m
     文件        1210  2017-04-17 16:46  lsm.m