TDLMS.rar_TDLMS matlab_tdlms_最小均方误差

N=100; signal=sin(2*pi*0.02*[0:N-1]); noise=randn(1,N); xn=signal+noise; %含噪数据 dn=signal; %信号期望 M=16; %滤波器宽度 delt=0.015; Nx=length(xn); sizex=size(xn); % 检查输入向量是否为列向量 if sizex(1)<sizex(2) xn=xn.'; end sizedn=size(dn); % 检查期望信号向量是否为列向量 if sizedn(1)<sizedn(2) dn=dn.'; end en=zeros(Nx,1); %误差 wn=zeros(M,Nx); %权系数 x_out = zeros(Nx,1); %滤波输出 x_out(1:M) = xn(1:M); for k=M:Nx x_tap=xn(k:-1:k-M+1); en(k)=x_out(k)-wn(:,k-1)'*x_tap; wn(:,k)=wn(:,k-1)+2*delt*en(k,1)*x_tap; %最速下降法 x_out(k) = x_tap'*wn(:,k); end plot(0:N-1,x_out,'r',0:N-1,xn,'k',0:N-1,signal,'b')