用LMS算法实现自适应均衡器的MATLAB程序.docx
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用LMS算法实现自适应均衡器的MATLAB程序
用LMS算法实现自适应均衡器的MATLAB1
用LMS算法实现自适应均衡器
考虑一个线性自适应均衡器的原理方框图如《现代数字信号处理导论》P.275
自适应均衡器应用示意图。
随机数据产生双极性的随机序列x[n]，它随机地取+1
和-1。
随机信号通过一个信道传输，信道性质可由一个三系数FIR滤波器刻画，滤
波器系数分别是0.3,0.9,0.3。
在信道输出加入方差为c平方高斯白噪声，设计一个有11个权系数的FIR结构的自适应均衡器，令均衡器的期望响应为x[n-7],
选择几个合理的白噪声方差c平方（不同信噪比），进行实验。
用LMS算法实现这个自适应均衡器，画出一次实验的误差平方的收敛曲线，给出最后设计滤波器系数。
一次实验的训练序列长度为500。
进行20次独立实验，
画出误差平方的收敛曲线。
给出3个步长值的比较。
1.仿真结果：
ws法欹实验谡若平方的均值曲抉35]—L—L・・.-T・■-I
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n（当山.但2BW
用LMS算法设计的自适应均衡器系数
1234567891011序
号
0.0383-0.04800.0565-0.10580.2208-0.54871.4546-0.56810.2238-
0.09970.036720
-0.00370.0074-0.0010-0.05170.1667-0.51121.4216-0.52440.1668
-0.05970.01641
结果分析:
观察三个不同步长情况下的平均误差曲线不难看出，步长越小，平均误差越
小，但收敛速度越慢，为了好的精度，必然牺牲收敛速度；当降低信噪比时，尽
管
20次平均仍有好的结果，但单次实验的误差曲线明显增加，这是更大的噪声功率对随柿弟度的影响。
附程序:
1.LMS法1次实验
%writtenin2005.1.13%writtenbyli****clear;N=500;
db=20;
sh仁sqrt（10A（-db/10））;u=1;
error_s=zeros（1,N）;forloop=1:
1
w=0.05*ones（1,11）f;
V=sh1*randn（1,N）;
K=randn（1,N）-0.5;
x=sign（K）;
forn=3:
N;
M（n）=0.3*x（n）+0.9*x（n-1）4-0.3*x（n-2）;
end
z=M+V;
forn=8:
N;
d（n）=x（n-7）;
end
a
（1）=z
（1）A2;
forn=2:
11;
a（n）=z（n）.A2+a（n-1）;end
forn=12:
N;
a（n）=z（n）,A2-z（n-11）A2+a（n-1）;
end
forn=11:
N;
z1=[z（n）z（n-1）z（n-2）z（n-3）z（n-4）z（n-5）z（n-6）z（n-7）z（n-8）z（n-9）z（n-10）]f;
y（n）=w**z1;
e（n）=d（n）-y（n）;
w=w+u./（eps+a（n））.*z1.*conj（e（n））;
end
error_s=error_s+e42;endw
error_s=error_s./1;n=1:
N;plot（n,error_s）;
xlabelfn（当u=1;DB=20时）'）；
ylabelfe（n）%）;
titleCLMS法1次实验误差平方的均值曲线'）;
6
2JLMS法20次实验
%writtenin2005.1.13%writtenbyli****clear;N=500;
db=20;
sh1=sqrt（10A（-db/10））;u=1;
error_s=zeros（1,N）;forloop=1:
20w=0.05*ones（1,11）,;
V=sh1*randn（1,N）;
K=randn（1,N）-0.5;
x=sign（K）;
forn=3:
N;
M（n）=0.3*x（n）+0.9*x（n-1）+0.3*x（n-2）;
end
z=M+V;
forn=8:
N;
d（n）=x（n-7）;
end
a
（1）=z
（1）A2;
forn=2:
11;
a（n）=z（n）.A2+a（n-1）;end
forn=12:
N;
a（n）=z（n）.A2-z（n-11）A2+a（n-1）;
end
forn=11:
N;
z1=[z（n）z（n-1）z（n-2）z（n-3）z（n-4）z（n-5）z（n-6）z（n-7）z（n-8）z（n-9）z（n-10）]r;
y（n）=w'*z1;
e（n）=d（n）-y（n）;
w=w+u./（eps+a（n））.*z1.*conj（e（n））;
end
error_s=error_s+e.A2;endw
error_s=error_s./20;n=1:
N;
plot（n,error_s）;
xlabelCn（当u=1;DB=20时）’）；
ylabelCe（门）八2，）;
title（IMS法20次实验误差平方的均值曲线9;
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