【導讀】畢業(yè)論文（設計）。課題基于LMS的自適應濾波器的設計。院部電氣工程學院。專業(yè)班級09電子信息工程班

　　

【正文】 應用 [M]．北京：北京國防工業(yè)出版社， 20xx [11]鄒國良．自適應濾波理論及應用 [M]．河北：河北大學出版社， 1997 [12]高西全 丁玉美．數字信號處理 [M]. 陜西：西安電子科 技大學出版社， 20xx [13]邱天爽等 通信中的自適應信號處理 [M] 北京：電子工業(yè)出版社， 20xx [14]Simon Haykin． Adaptive filter theory [M]． Electronic industry press， 20xx [15]zhang jianhua. Digital signal processing[M]. Electronic industry press， 20xx 熊偉：基于 LMS 的自適應濾波器的設計 16 致 謝 本科學習生涯即將畫上句號，四年短暫的時光還歷歷在目，無論在 生活上還是在學習上，我都有許多收獲與提高。再次我衷心感謝那些幫助我的人。 首先，我要感謝我的導師馮老師對的我的悉心指導，馮老師是一個學識淵博、治學嚴謹的優(yōu)秀老師，對我的影響很大，我受益匪淺。她不僅在學術上耐心指導和教育我，而且在生活中給我不少幫助。借此機會，謹向馮老師表達我真摯的敬意和衷心的感謝。 其次感謝銅陵學院領導和老師給我的幫助及創(chuàng)造的良好的學習氛圍，讓我在大學四年的時間中，獲益匪淺。 同時，感謝與我在同一個教室的同班同學，感激他們在生活和學習中給我提供的幫助，讓我覺得大家是一個整體，有家一樣的感覺。 感謝各位教授和老師在百忙之中評閱我的論文。 最后，向所有給我?guī)椭椭С值娜吮硎局孕牡母兄x，謝謝大家 ！ 銅陵學院畢業(yè)論文 (設計 ) 17 附 錄 基本的 LMS 算法的實現程序 %基本的 LMS算法 %u（ K） =常數 ,u是一個控制因子 %設輸入隨機信號 v（ n），樣本間相互獨立，用高斯白噪聲代替 %且功率為 ，即 E((r(n))^2)=，則 v(n)=*randn(1,1024)。 %設 W(0)=[0,0]， u（ K） = clear。 close all。 tic。 %計時 M=1024 。 % M是濾波器階數 ,可以改變，直到計算到達到 e(n)預期小的值為止，或 w(n)達到穩(wěn)定為止 u=。 %控制因子 vn=*randn(1,M)。%輸入隨機信號 t=1:1024。 dn=sin(4*pi*t/100)。%標準信號 w1=zeros(1,M)。 w2=zeros(1,M)。 for n=2:M xn=sin(4*pi*n/100)+vn。%輸入信號 yn(n)=w1(n)*xn(n)+w2(n)*xn(n1)。 e(n)=xn(n)yn(n)。 w1(n+1)=w1(n)+2*u*e(n)*xn(n)。 w2(n+1)=w2(n)+2*u*e(n)*xn(n1)。 end figure(1) % LMS算法的權值隨時間 n變換的軌跡： W1(n)～ n； W2(n)～ n subplot(2,1,1)。 plot(w1,39。r39。)。 hold on plot(w2,39。k39。)。title(39。W1(n)～ n(紅線 ),W2(n)～ n（黑線） 39。)。 hold off % 誤差 e(n)隨時間變化的關系曲線： e(n)～ n subplot(2,1,2) 熊偉：基于 LMS 的自適應濾波器的設計 18 plot(e)。title(39。e(n)～ n39。)。 figure(2) subplot(3,1,1)。 plot(dn)。title(39。dn標準信號 39。)。 axis([0 1200 2 2])。 subplot(3,1,2)。 plot(xn)。title(39。xn輸入信號 39。)。 subplot(3,1,3)。 plot(yn)。title(39。yn輸出信號 39。)。 axis([0 1200 2 2])。 toc 歸一化 LMS 算法實現程序 %歸一化的 LMS %u(k)=a/(b+x(k)x(k)39。) 0 a2,b=0 %設輸入隨機信號 v（ n），樣本間相互獨立，用高斯白噪聲代替 %設功率為 ，即 E((r(n))^2)=，則 v(n)=*randn(1,1024)。 %設 W(0)=[0,0]， a=1,b=0 clear。 close all。 tic。 %計時 M=1024 。 % M 是濾波器階數 ,可以改變，直到計算到達到 e(n)預期小的值為止，或 w(n)達到穩(wěn)定為止 u=。 %控制因子 vn=*randn(1,M)。%輸入隨機信號 t=1:1024。 dn=sin(4*pi*t/100)。%標準信號 w1=zeros(1,M)。 w2=zeros(1,M)。 a=1。b=0。 for n=2:M xn=sin(4*pi*n/100)+vn。%輸入信號 yn(n)=w1(n)*xn(n)+w2(n)*xn(n1)。 e(n)=xn(n)yn(n)。 u(n)=1/(xn*xn39。)。 w1(n+1)=w1(n)+2*u(n)*e(n)*xn(n)。 銅陵學院畢業(yè)論文 (設計 ) 19 w2(n+1)=w2(n)+2*u(n)*e(n)*xn(n1)。 end figure(1) % LMS算法的權值隨時間 n變換的軌跡： W1(n)～ n； W2(n)～ n subplot(2,1,1)。 plot(w1,39。r39。)。 hold on plot(w2,39。k39。)。title(39。W1(n)～ n(紅線 ),W2(n)～ n（黑線） 39。)。 hold off % 誤差 e(n)隨時間變化的關系曲線： e(n)～ n subplot(2,1,2) plot(e)。title(39。e(n)～ n39。)。 figure(2) subplot(3,1,1)。 plot(dn)。title(39。dn標準信號 39。)。 axis([0 1200 2 2])。 subplot(3,1,2)。 plot(xn)。title(39。xn輸入信號 39。)。 subplot(3,1,3)。 plot(yn)。title(39。yn輸出信號 39。)。 axis([0 1200 2 2])。 toc 功率歸一化 LMS 算法的實現程序 %功率歸一化 LMS算法 %u(k)=a/(gx(k)*gx(k)) gx(k)表示 x(k)的方差 %其中 gx(k)*gx(k)=l*gx(k1)*gx(k1)+e(k)*e(k)可以遞推算出， 0l=1,0a2/M, M是濾波器階數 %設輸入隨機信號 v（ n），樣本間相互獨立，用高斯白噪聲代替 %設功率為 ，即 E((r(n))^2)=，則 v(n)=*randn(1,1024)。 %設 W(0)=[0,0]， a=1/M,l= clear。 close all。 tic。 %計時 M=1024 。 % M是濾波器階數 ,可以改變，直到計算到達到 e(n)預期小的值為止，或 w(n)達到熊偉：基于 LMS 的自適應濾波器的設計 20 穩(wěn)定為止 u=。 %控制因子 a=1/M。 l=1。 vn=*randn(1,M)。%輸入隨機信號 t=1:1024。 dn=sin(4*pi*t/100)。%標準信號 w1=zeros(1,M)。 w2=zeros(1,M)。 gx2=zeros(1,M)。%gx2(k)=gx(k)*gx(k) a=1。b=0。 for n=2:M xn=sin(4*pi*n/100)+vn。%輸入信號 yn(n)=w1(n)*xn(n)+w2(n)*xn(n1)。 e(n)=xn(n)yn(n)。 gx2(n)=l*gx2(n1)+e(n)*e(n)。 u(n)=a/(gx2(n))。 w1(n+1)=w1(n)+2*u(n)*e(n)*xn(n)。 w2(n+1)=w2(n)+2*u(n)*e(n)*xn(n1)。 end figure(1) % LMS算法的權值隨時間 n變換的 軌跡： W1(n)～ n； W2(n)～ n subplot(2,1,1)。 plot(w1,39。r39。)。 hold on plot(w2,39。k39。)。title(39。W1(n)～ n(紅線 ),W2(n)～ n（黑線） 39。)。 hold off % 誤差 e(n)隨時間變化的關系曲線： e(n)～ n subplot(2,1,2) plot(e)。title(39。e(n)～ n39。)。 figure(2) subplot(3,1,1)。 plot(dn)。title(39。dn標準信號 39。)。 axis([0 1200 2 2])。 subplot(3,1,2)。 plot(xn)。title(39。xn輸入信號 39。)。 銅陵學院畢業(yè)論文 (設計 ) 21 subplot(3,1,3)。 plot(yn)。title(39。yn輸出信號 39。)。 axis([0 1200 2 2])。 Toc