[求助]求LMS算法的编程程序

hmilykk

各位兄弟姐妹有LMS算法的麻烦你们发一发
谢谢。。。。。。。。。

[ 本帖最后由 风花雪月 于 2006-11-12 08:10 编辑 ]

风花雪月

matlab lms 算法实例

1. function [wn,en]=lms(xn,dn,M,delt,varargin)
   
2. % LMS Algorithm ,返回滤波器加权系数矩阵和误差向量
   
3. %
   
4. % 调用格式
   
5. % [wn,en]=lms(xn,dn,M,delt,itr)
   
6. % en=滤波器输出和d(n)的误差序列,为列向量
   
7. % wn=滤波器的加权参量序列,为一矩阵,其每行代表一个加权参量,每列代表一次迭代;初始化值设为0
   
8. % xn=输入列向量信号
   
9. % dn=期望列向量信号
   
10. % M=滤波器阶数
    
11. % delt=步长
    
12. % itr=迭代次数
    
13. %
    
14. % [wn,en]=lms(xn,dn,M,delt)
    
15. % 迭代次数为默认值,即等于x(n)的点数
    
16. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    
17. % 输入输出参数的检查
    
18. %--------------------------------------------------------------------------
    
19. vin=length(varargin); Item=vin+4;
    
20. error(nargchk(4,Item,nargin)); % 检查输入变量数目是否合适,其中前四个参数必须输入
    
21. if nargout>2 % 检查输出变量数目是否合适
    
22. error('Too many output arguments');
    
23. end
    
24. %------------------------------------------------------------------------
    
25. Nx=length(xn); % x(n)的长度
    
26. if Nx~=length(dn) % 检查x(n)和d(n)长度是否相等
    
27. error('The length of x(n) is not equal to that of d(n)');
    
28. end
    
29. %------------------------------------------------------------------------
    
30. sizex=size(xn); % 检查输入向量是否为列向量
    
31. if sizex(1)xn=xn.';
    
32. end
    
33. sizedn=size(dn); % 检查期望信号向量是否为列向量
    
34. if sizedn(1)dn=dn.';
    
35. end
    
36. %-------------------------------------------------------------------------
    
37. itr=Nx; % 迭代次数取默认值
    
38. %-------------------------------------------------------------------------
    
39. % 当输入变量为5个时
    
40. if Item==5 % 确定迭代次数
    
41. itr=varargin{1};
    
42. if itr>Nx | itrerror('Too many or too few iterations');
    
43. end
    
44. end
    
45. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    
46. % 参数的初始化
    
47. en=zeros(itr,1);
    
48. wn=zeros(M,itr); % 每行代表一个加权参量,每列代表一次迭代
    
49. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    
50. % 迭代计算
    
51. for k=M:itr % 第k次迭代
    
52. x_tap=xn(k:-1:k-M+1);
    
53. en(k)=dn(k)-wn(:,k-1)'*x_tap;
    
54. wn(:,k)=wn(:,k-1)+2*delt*en(k,1)*x_tap;
    
55. end

复制代码

[ 本帖最后由 风花雪月 于 2006-11-12 08:10 编辑 ]

zhoujoejx

给另一个，其实原理一样的。多看个程序，参考一下。
关键是这里有一个规一化LMS,可以跟一般的LMS比较。

1. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
   
2. %
   
3. %LMS; Normalized LMS
   
4. % filter parameters
   
5. %This program cannot run,because in defect of the "awgn" function,which is
   
6. %in communication bockset.so,this funciton is omitted temporarily to test other codes.
   
7. %
   
8. %
   
9. %as the results, the study time of the NLMS is shorter than LMS.
   
10. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    
11. clear all;
    
12. %close all;
    
13. 
    
14. snr=20;
    
15. order=8;
    
16. Hn =[0.8783 -0.5806 0.6537 -0.3223 0.6577 -0.0582
    
17. 0.2895 -0.2710 0.1278 -0.1508 0.0238 -0.1814
    
18. 0.2519 -0.0396 0.0423 -0.0152 0.1664 -0.0245
    
19. 0.1463 -0.0770 0.1304 -0.0148 0.0054 -0.0381
    
20. 0.0374 -0.0329 0.0313 -0.0253 0.0552 -0.0369
    
21. 0.0479 -0.0073 0.0305 -0.0138 0.0152 -0.0012
    
22. 0.0154 -0.0092 0.0177 -0.0161 0.0070 -0.0042
    
23. 0.0051 -0.0131 0.0059 -0.0041 0.0077 -0.0034
    
24. 0.0074 -0.0014 0.0025 -0.0056 0.0028 -0.0005
    
25. 0.0033 -0.0000 0.0022 -0.0032 0.0012 -0.0020
    
26. 0.0017 -0.0022 0.0004 -0.0011 0 0 ];
    
27. Hn=Hn(1:order);
    
28. N=1000;
    
29. % r=wavread('C:\Matlab\work\Write_In_Paper\Shi_Yan.wav');
    
30. % r=r(1:N);
    
31. % r=awgn(r,snr,'measured');
    
32. EE=zeros(N,1); Loop=10; mu=0.3;
    
33. for nn=1:Loop
    
34. r=sign(rand(N,1)-0.5); % r=awgn(r,snr,'measured');
    
35. output=conv(r,Hn);
    
36. %output=awgn(output,snr,'measured');
    
37. win=zeros(1,order);
    
38. error=zeros(1,N)';
    
39. 
    
40. for i=order:N
    
41. input=r(i:-1:i-order+1);
    
42. e=output(i)-win*input;
    
43. win=win+mu*e*input'/(1+input'*input);
    
44. error(i)=error(i)+e^2;
    
45. end;
    
46. EE=EE+error;
    
47. end;
    
48. error=EE/Loop;
    
49. 
    
50. figure;
    
51. %error=10*log10(error(order:N));
    
52. plot(error,'r'); axis tight; grid on;
    
53. %figure;
    
54. %semilogy(error(order:N),'b'); grid; axis tight;
    
55. %subplot(212);
    
56. %plot(win,'r*');
    
57. %hold on; plot(Hn,'b'); grid; axis tight;
    
58. 
    
59. snr=20;
    
60. order=8;
    
61. Hn =[0.8783 -0.5806 0.6537 -0.3223 0.6577 -0.0582
    
62. 0.2895 -0.2710 0.1278 -0.1508 0.0238 -0.1814
    
63. 0.2519 -0.0396 0.0423 -0.0152 0.1664 -0.0245
    
64. 0.1463 -0.0770 0.1304 -0.0148 0.0054 -0.0381
    
65. 0.0374 -0.0329 0.0313 -0.0253 0.0552 -0.0369
    
66. 0.0479 -0.0073 0.0305 -0.0138 0.0152 -0.0012
    
67. 0.0154 -0.0092 0.0177 -0.0161 0.0070 -0.0042
    
68. 0.0051 -0.0131 0.0059 -0.0041 0.0077 -0.0034
    
69. 0.0074 -0.0014 0.0025 -0.0056 0.0028 -0.0005
    
70. 0.0033 -0.0000 0.0022 -0.0032 0.0012 -0.0020
    
71. 0.0017 -0.0022 0.0004 -0.0011 0 0 ];
    
72. Hn=Hn(1:order);
    
73. N=1000;
    
74. % r=wavread('C:\Matlab\work\Write_In_Paper\Shi_Yan.wav');
    
75. % r=r(1:N);
    
76. % r=awgn(r,snr,'measured');
    
77. EE=zeros(N,1); Loop=150; mu=0.01;
    
78. for nn=1:Loop
    
79. r=sign(rand(N,1)-0.5); % r=awgn(r,snr,'measured');
    
80. output=conv(r,Hn);
    
81. %output=awgn(output,snr,'measured');
    
82. win=zeros(1,order);
    
83. error=zeros(1,N)';
    
84. 
    
85. for i=order:N
    
86. input=r(i:-1:i-order+1);
    
87. e=output(i)-win*input;
    
88. win=win+mu*e*input';
    
89. error(i)=error(i)+e^2;
    
90. end;
    
91. EE=EE+error;
    
92. end;
    
93. error=EE/Loop;
    
94. 
    
95. hold on;
    
96. %error=10*log10(error(order:N));
    
97. plot(error); axis tight; grid on;
    
98. % semilogy(error(order:N),'r'); grid; axis tight;
    
99. % subplot(212);
    
100. % plot(win,'r');
     
101. % hold on; plot(Hn,'b'); grid; axis tight;

复制代码

[ 本帖最后由 风花雪月 于 2006-11-12 08:11 编辑 ]

blou

要的就是这个！谢谢楼上的诸位！

songzy41

在“数字信号处理及其Matlab实现”（FTP中有该书）有LMS计算的函数：

1. function [h,y] = lms(x,d,delta,N)
   
2. 
   
3. % LMS Algorithm for Coefficient Adjustment
   
4. 
   
5. % ----------------------------------------
   
6. 
   
7. % [h,y] = lms(x,d,delta,N)
   
8. 
   
9. %     h = estimated FIR filter
   
10. 
    
11. %     y = output array y(n)
    
12. 
    
13. %     x = input array x(n)
    
14. 
    
15. %     d = desired array d(n), length must be same as x
    
16. 
    
17. % delta = step size
    
18. 
    
19. %     N = length of the FIR filter
    
20. 
    
21. %
    
22. 
    
23. M = length(x); y = zeros(1,M);
    
24. 
    
25. h = zeros(1,N);
    
26. 
    
27. for n = N:M
    
28. 
    
29.     x1 = x(n:-1:n-N+1);
    
30. 
    
31.      y = h * x1';
    
32. 
    
33.      e = d(n) - y;
    
34. 
    
35.      h = h + delta*e*x1;
    
36. 
    
37. end

复制代码

供楼主参考。

[ 本帖最后由 风花雪月 于 2006-11-12 08:11 编辑 ]