卡尔曼滤波器，自适应滤波器设计

卡尔曼滤波器，自适应滤波器设计，线性预测滤波器，Lattice滤波器。全部设计程序

L=input（‘请输入信号长度L=‘）;
N=input（‘请输入滤波器阶数N=‘）;
%产生w（n）v（n）u（n）s（n）和x（n）
a=0.95;
b1=sqrt（12*（1-a^2））/2;
b2=sqrt（3）;
w=random（‘uniform‘-b1b11L）;						%利用random函数产生均匀白噪声
v=random（‘uniform‘-b2b21L）;
u=zeros（1L）;
for i=1:L
  u（i）=1;
end
s=zeros（1L）; 
s（1）=w（1）;
for i=2:L
  s（i）=a*s（i-1）+w（i）;
end
  x=zeros（1L）;
  x=s+v;
%绘出s（n）和x（n）的曲线图
set（gcf‘Color‘[111]）;
i=L-100:L;
subplot（221）;
plot（is（i）ix（i）‘r:‘）;
title（‘s（n） & x（n）‘）;
legend（‘s（n）‘ ‘x（n）‘）;
%计算理想滤波器的h（n）
h1=zeros（N:1）;
for i=1:N
     h1（i）=0.238*0.724^（i-1）*u（i）;
end
%利用公式，计算Rxx和rxs
Rxx=zeros（NN）;
rxs=zeros（N1）;
for i=1:N
     for j=1:N
         m=abs（i-j）;
         tmp=0;
         for k=1:（L-m）
             tmp=tmp+x（k）*x（k+m）;
         end
         Rxx（ij）=tmp/（L-m）;
     end
end
for m=0:N-1
     tmp=0;
     for i=1: L-m
         tmp=tmp+x（i）*s（m+i）;
     end
     rxs（m+1）=tmp/（L-m）;
 end
%产生FIR维纳滤波器的h（n）
h2=zeros（N1）;
h2=Rxx^（-1）*rxs;
%绘出理想和维纳滤波器h（n）的曲线图
i=1:N;
subplot（222）;
plot（ih1（i）ih2（i）‘r:‘）;
title（‘h（n） & h~（n）‘）;
legend（‘h（n） ‘‘h~（n）‘）;
%计算Si
Si=zeros（1L）;
Si（1）=x（1）;
for i=2:L
Si（i）=0.724*Si（i-1）+0.238*x（i）;
end
%绘出Si（n）和s（n）曲线图
 i=L-100:L;
 subplot（223）;
 plot（is（i）iSi（i）‘r:‘）;
title（‘Si（n） & s（n）‘）;
legend（‘Si（n） ‘‘s（n）‘）;
%计算Sr
Sr=zeros（1L）;
for i=1:L
     tmp=0;
     for j=1:N-1
         if（i-j<=0）
             tmp=tmp;
         else 
             tmp=tmp+h2（j）*x（i-j）;
         end
     end
     Sr（i）=tmp;
 end
%绘出Si（n）和s（n）曲线图
i=L-100:L;
subplot（224）;
plot（is（i）iSr（i）‘r:‘）;
title（‘s（n） & Sr（n）‘）;
legend（‘s（n） ‘‘Sr（n）‘）;
%计算均方误差ExEi和Er
tmp=0;
 for i=1:L
     tmp=tmp+（x（i）-s（i））^2;
end
Ex=tmp/L										%打印出Ex
tmp=0;
for i=1:L
     tmp=tmp+（Si（i）-s（i））^2;
end
Ei=tmp/L
tmp=0;
for i=1:L
      tmp=tmp+（Sr（i）-s（i））^2;
end
Er=tmp/L

 属性            大小     日期    时间   名称
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