变步长的LMS自适应滤波算法
求教各位大侠：小妹在做变步长的LMS自适应滤波算法上遇到了难题解决不了，恳各位不吝赐教！
以下是代码，恳各位指正，不胜感激！
function LMS_adaptive_filter;%定义功能函数LMS_adaptive_filter
clear;%清除工作空间
close all%...
hold off%...
sysorder=5;%抽头数...
samples_per_period=50; %周期采样频率
N=10*samples_per_period-1;%总采样次数
signal=cos(pi*0.02*)+sin(2*pi*0.02*)+cos(3*pi*0.02*)+sin(4*pi*0.02*)+cos(5*pi*0.02*)...
+sin(6*pi*0.02*)+cos(7*pi*0.02*)+sin(8*pi*0.02*)+cos(9*pi*0.02*);%初始输入信号/期望信号
figure;%作图1 的第一子图
subplot(2,1,1);
plot(signal);
grid;
title('自适应滤波器的理想输入');
nvar=0.5;%噪声方差
noise=nvar*randn(1,N );%噪声信号
X=signal+noise;%带加性噪声的输入信号
delayX=;% 输入信号延时
subplot(2,1,2);%作图1的第二子图
plot(delayX);
grid;
title('自适应滤波器的噪声输入');
SIGNAL=;
%M=32;%滤波器长度
M=length(signal);%M为接收数据长度
mu=0.002;%迭代步长
totallength=size(X,1);%步长
N=60;%60结点作为训练序列
%算法的开始
w=zeros(sysorder,1);%初始化
for n=sysorder:N
e(n)=X-signal;
step=mu./(1+abs(e(n)).^2);
%u=inp(n:-1:n-sysorder+1);%u的矩阵
X=signal+noise;
y(n)=signal;%系统输出
%e(n)=d(n)-y(n);%系统误差
if n<20
mu=0.32;
else
mu=0.15;
end
w=w+stup*X*e(n);%迭代方程
end
%initial_status=initlms(zeros(1,M),mu);%滤波器设初值
%=adaptlms(X,SIGNAL,initial_status);%LMS自适应滤波器输出
figure;%作图2的第一子图
subplot(2,1,1);
plot(0:N-1,Y,'r.',0:N ,SIGNAL,'k');
grid;
title('预测信号与实际信号的比较');
legend('预测信号', '实际信号');
error=signal-Y;%输出误差信号
subplot(2,1,2);%作图2的第二子图
plot(error);
grid;
title('自适应滤波器的预测误差');
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