KKEET.rar_NLMS算法_nlms_其他资源-CSDN文库

共3个文件

m：3个

版权申诉

120 浏览量 2022-07-15 12:04:17 上传评论收藏 1KB RAR 举报

NLMS（Normalized Least Mean Squares）算法是一种自适应滤波器技术，广泛应用于信号处理、通信和噪声抑制等领域。此“KKEET.rar_NLMS算法_nlms_其他”压缩包包含了三个与NLMS算法相关的MATLAB源码文件：inlms(2).m、nlms2.m和NLMS.m，它们提供了NLMS算法的不同实现，适用于教学、研究或实际应用中。 NLMS算法是Least Mean Squares (LMS)算法的一种改进版本，LMS算法最初由Widrow和Hoff在1960年提出。NLMS算法的主要优点在于它考虑了输入信号的幅度变化，因此具有更快的收敛速度和更好的稳定性。算法的基本思想是通过不断调整滤波器权重来最小化预测误差的平方和，同时保持滤波器的稳定性。 NLMS算法的更新规则如下： \[ w(n+1) = w(n) + \mu e(n)x(n) / |x(n)|^2 \] 其中，\( w(n) \) 是当前的滤波器权重向量，\( e(n) \) 是误差项，即实际输出与期望输出之间的差值，\( x(n) \) 是输入信号，\( \mu \) 是学习率，通常取一个较小的正值以控制算法的收敛速度和稳定性。压缩包中的源码文件可能包含以下内容： 1. inlms(2).m：可能是一个改进的NLMS算法实现，例如，可能会使用二进制指数移动平均（IEMA）来估计输入信号的功率，以进一步提高算法的性能。 2. nlms2.m：可能是一个基础的NLMS算法实现，遵循标准的NLMS更新公式，适用于基础的信号处理任务。 3. NLMS.m：可能是NLMS算法的一个通用实现，可能包含了更多的可配置选项，如不同的初始化方法、学习率策略或者针对特定应用的优化。源码使用者可以通过运行这些文件并观察输出结果，理解NLMS算法的工作原理，以及不同实现方式对算法性能的影响。此外，这些源码也可以作为教学材料，帮助学生深入理解自适应滤波器的内部机制，并进行算法参数调整实验，以适应不同的信号处理场景。在实际应用中，NLMS算法常用于语音识别、无线通信中的信道均衡、噪声消除、图像处理等多个领域。其优点包括在线性计算复杂度下实现、适应性强等，但也有其局限性，如收敛速度受输入信号幅度影响，对于快速变化的环境可能不够理想，需要结合其他技术进行优化。

资源详情

资源评论

资源推荐

收起资源包目录

KKEET.rar （3个子文件）

NLMS.m 429B

inlms(2).m 2KB

nlms2.m 2KB

clear all; snr=20; order=8; Hn =[0.8783 -0.5806 0.6537 -0.3223 0.6577 -0.0582 0.2895 -0.2710 0.1278 -0.1508 0.0238 -0.1814 0.2519 -0.0396 0.0423 -0.0152 0.1664 -0.0245 0.1463 -0.0770 0.1304 -0.0148 0.0054 -0.0381 0.0374 -0.0329 0.0313 -0.0253 0.0552 -0.0369 0.0479 -0.0073 0.0305 -0.0138 0.0152 -0.0012 0.0154 -0.0092 0.0177 -0.0161 0.0070 -0.0042 0.0051 -0.0131 0.0059 -0.0041 0.0077 -0.0034 0.0074 -0.0014 0.0025 -0.0056 0.0028 -0.0005 0.0033 -0.0000 0.0022 -0.0032 0.0012 -0.0020 0.0017 -0.0022 0.0004 -0.0011 0 0 ]; Hn=Hn(1:order); N=1000; % r=wavread('C:\Matlab\work\Write_In_Paper\Shi_Yan.wav'); % r=r(1:N); % r=awgn(r,snr,'measured'); EE=zeros(N,1); Loop=150; mu=0.5; for nn=1:Loop r=sign(rand(N,1)-0.5); % r=awgn(r,snr,'measured'); output=conv(r,Hn); output=awgn(output,snr,'measured'); win=zeros(1,order); error=zeros(1,N)'; for i=order:N input=r(i:-1:i-order+1); e=output(i)-win*input; win=win+mu*e*input'/(1+input'*input); error(i)=error(i)+e^2; end; EE=EE+error; end; error=EE/Loop; figure; error=10*log10(error(order:N)); plot(error,'r'); axis tight; grid on; % semilogy(error(order:N),'b'); grid; axis tight; % subplot(212); % plot(win,'r'); % hold on; plot(Hn,'b'); grid; axis tight;