Question

急求：自适应联邦滤波算法的matlab仿真程序代码

程序的仿真结果合适再追加50分
感谢你的回答，但我想要的是： 程序代码

Answer 1

clear
fs=1000;%采样频率1000hz
N=500;%采样点数
t=(0:1:N-1)/fs;
f=10;%正弦信号频率10hz
x=sin(2*pi*f*t)+randn(size(t));%被随机信号干扰的正弦信号

b = fir1(31,0.5); %由b = fir1(31,0.5); 产生32阶滤波器系数
n = 0.1*randn(1,500); % 通过以上滤波系统所加入的噪声
d = filter(b,1,x)+n; % 通过滤波器后的期望信号
delta = 0.005; % 设置自适应滤波器其中一个步长因子为0.005
ha = adaptfilt.lms(32,delta);%求出系统的滤波器系数
[y,e] = filter(ha,x,d);
delta0=0.001; %另一个步长因子为0.001作对比
ha=adaptfilt.lms(32,delta0);
[y0,e0]=filter(ha,x,d);
m=1:500;
figure(1);
plot(m,x,'g');
figure(2);
plot(m,e,'r',m,e0);
legend('delta=0.001','delta=0.005')
% subplot(2,1,1)
% plot(m,e0)
%

以上是基本的LMS算法

% 滤波型LMS算法滤波
M = 20; % 运行次数
N = 1000; % 信号的长度
n = 0:N-1;
s = sin(2*pi*n/10); % 初始信号
u = s + 0.36*randn(1,N); % 叠加噪声后的信号
% 信号叠加噪声波形图
figure(1);
plot(n,u);
title('信号叠加噪声波形图');
xlabel('n');ylabel('u');

y = zeros(1,N); % 初始化经过自适应滤波器后的信号为零向量
w = zeros(1,N); % 初始化自适应滤波器的权向量为零向量
e = zeros(N); % 初始化误差e(n)的为零向量
a = zeros(1,N); % 初始化前向滤波器的权向量为零向量
vare = zeros(N); % 初始化误差的平方e(n)^2的为零向量
estd = zeros(N); % 初始化均方误差E{e(n)^2}的为零向量
vare1 = ones(1,N); % 初始化误差的平方e(n)^2的为1向量
estd1 = ones(1,N); % 初始化均方误差E{e(n)^2}的为1向量
k = 10; % 自适应滤波器的阶数

e1 = zeros(1,N); % 初始化前向预测误差e1为零向量
e2 = zeros(1,N); % 初始化滤波向量e为零向量
y(1:k) = u(1:k);

mu0 = 0.0065; % 初始更新步长因子

% 初始化前向滤波器的权向量
a(1:11) = [ 0.1642 , 0.1341 , 0.0529,-0.0624 , -0.1586 ,-0.1932 , -0.1555 , -0.0599 , 0.0584, 0.1229 , 0.1106];

% 滤波型LMS算法滤波
for j = (k + 1):M
u = s + 0.36*randn(1,N); % 叠加噪声后的信号
for n=(k+2):N

mu = mu0/(1 + (n/100)); % 先搜索后收敛步长因子
e(j,n) = s(n) - w((n-1):(n+9)) * u(n:-1:(n-10))'; % 误差

e1(n) = u(n) + a((n-10):n)*u((n-1):-1:(n-11))'; % 前向预测误差

e2(n) = e(j,n) + a((n-10):n)*e(j,(n:-1:(n-10)))'; % 滤波

w(n:(n+10)) = w((n-1):(n+9)) + mu*e1(n:-1:(n-10))*e2(n); % 更新自适应滤波器的权向量

y(n) = w((n):(n+10)) * u((n):-1:(n-10))'; % 经过自适应滤波器后的信号

vare(j,n) =e(j,n)^2; % 误差的平方e(n)^2

estd(j,n) = vare(j,(1:n))*vare(j,(1:n))'/n; % 均方误差E{e(n)^2}
end
end
vare1 = (vare1*vare)/M; % 统计平均意义下e(n)^2
estd1 = (estd1*estd)/M; % 统计平均意义下学习曲线

% 滤波型LMS自适应滤波输出
figure(2);
plot(y);
title('mu = 0.0065时滤波型LMS自适应滤波输出');
xlabel('n');ylabel('y');
% 滤波型LMS自适应滤波器的e(n)^2的曲线
figure(3);
plot(vare1);
title('滤波型LMS自适应滤波器的e(n)^2的曲线 ');
xlabel('n');ylabel('e(n)^2');
% 滤波型LMS自适应滤波器的学习曲线图
figure(4);
plot(estd1);
title('滤波型LMS自适应滤波器的学习曲线图 ');
xlabel('n');ylabel('E[e(n)^2]');

希望可以帮到你

Answer 2

处理的重要基础。自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数,它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数使得滤波器输出和未知的输入之间的均方误差最小化,从而它可以实现最优滤波。
自适应滤波器的算法有很多,有RLS（递归最小二乘法）和LMS（最小均方算法）等。自适应LMS算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法,在信号处理中得到广泛应用。
本论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和原理，然后介绍了最小均方误差算法(LMS算法)，并完成了一种基于MATLAB平台的自适应LMS自适应滤波器的设计,同时实现了对信号进行初步的降噪处理。
通过仿真，我们实现了LMS自适应滤波算法，并从结果得知步长和滤波器的阶数是滤波器中很重要的两个参数，并通过修改它们证实了这一点，其中步长影响着收敛时间，而且阶数的大小也会大大地影响自适应滤波器的性能。