基于lms算法时域均衡器的设计（终） 本科毕业论文

新疆大学科学技术学院毕业论文（设计）

plot(s); %信号s时域波形 title('信号s时域波形'); xlabel('n');

axis([0,N,-a-1,a+1]);

xn=awgn(s,5); %加入均值为零的高斯白噪声 %设置初值

y=zeros(1,N); %输出信号y

y(1:k)=xn(1:k); %将输入信号xn的前k个值作为输出y的前k个值 w=zeros(1,k); %设置抽头加权初值 e=zeros(1,N); %误差信号 %用LMS算法迭代滤波 for i=(k+1):N

XN=xn((i-k+1):(i)); y(i)=w*XN'; e(i)=s(i)-y(i); w=w+u*e(i)*XN;

end

pp(q,:)=(e((k+1):N)).^2; end subplot(312)

plot(xn); %信号s时域波形 title('信号s加噪声后的时域波形'); subplot(313)

plot(y); %信号s时域波形 title('自适应滤波后的输出时域波形'); for b=1:N-k

bi(b)=sum(pp(:,b))/g; %求误差统计平均 end

figure(2); %算法收敛曲线

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t=1:N-k; plot(t,bi,'r'); title('收敛曲线');

hold on %将每次循环的图形显示结果保存下来

信号s时域波形20-20100200300500600700n信号s加噪声后的时域波形400800900100050-501002003004005006007008009001000自适应滤波后的输出时域波形20-201002003004005006007008009001000

图4.1 μ=0.00026系统输入、噪声、输出图

收敛曲线10.5001002003004005006007008009001000图4.1 μ=0.00026收敛曲线

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信号s时域波形20-202004006008001000n信号s加噪声后的时域波形50-502004006008001000自适应滤波后的输出时域波形50-502004006008001000

图4.2 μ=0.00058系统输入、噪声、输出图

收敛曲线10.5002004006008001000

图4.2 μ=0.00058收敛曲线

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信号s时域波形20-202004006008001000n信号s加噪声后的时域波形50-502004006008001000自适应滤波后的输出时域波形50-502004006008001000

图4.3μ=0.00116系统输入、噪声、输出图

收敛曲线10.5002004006008001000图4.3 μ=0.00116收敛曲线

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