标准串行LMS自适应滤波器的MATLAB实现
LMS算法自适应滤波器的MATLAB仿真与DSP实现
据存储器，６４ｋ字的程序存储器．具有高度并行性．用ＤＳＰ特有的汇编语言实现以上３种ＬＭＳ算法自适应滤波器．在ＴＭＳ３２０Ｃ５４Ｘ的指令系统中，单周期乘／累加指令ＭＡＣ和循环寻址方式可使滤波器在一个周期内完成每个样值的计算．在实现ＬＭＳ自适应算法时，由于要计算两组数对应项乘积的累加和，还有要采用循环寻址方式，因此，本文滤波器程序中采用ＤＳＰ指令中的ＲＰＴＺ和ＭＡＣ结合循环寻址方式实现两累加和的运算．ＲＰＴＺＡ，＃Ｆ１ＬＴＥＲＭＡＣ℃ＯＦＦ＿ＤＰ＋０％，＊ＤＡＴＡ＿ＤＰ＋０％，Ａ其中，ＲＰＴＺ指令用于将累加器Ａ清零，将立即数１０（本实验中滤波器阶数取１１）装入到重复计数器，使下条ＭＡＣ指令重复执行１０＋１次．ＭＡＣ指令实现将两存储区数据的乘积累加到累加器Ａ，使存储器的指针以循环寻址的方式指向下一个存储区．其中，ＦＩＬＴＥＲ，ＣＯＦＦ＿ＤＰ，ＤＡＴＡ—ＤＰ分别为自适应滤波器的阶数，自适应滤波器系数缓冲区指针和输入样值缓冲区指针．为了提高算法效率，程序中使用了ＴＭＳ３２０Ｃ５４Ｘ特有的ＬＭＳ指令，来快速实现本文的几种自适应滤波器．设计中，采用１５００Ｈｚ的期望信号与３１２Ｈｚ的噪声信号叠加作为１１个系数的自适应滤波器的一个输入信号，对于每一个时刻ｒ／，，计算自适应滤波器的输出，误差信号是输出信号与期望信号的差值．固定步长ＬＭＳ算法，变步长ＬＭＳ算法和归一化ＬＭＳ算法在ＳＺ—ＥＰＰ５４１６评估板上实现的结果如图３所示．７０（ｄ）归一化ＬＭＳ算法滤波结果图３ＤＳＰ实现结果Ｆｉｇ．３ＴｈｅｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎＤＳＰ图３中，横坐标为仿真时间，竖坐标为波形幅值，图３（ａ）为输入含噪声的叠加信号，图３（ｂ）为固定步长ＬＭＳ算法滤波器实现结果，从图３（ｂ）中可以看出，在滤波初始阶段，滤波结果不明显，输入的叠加信号经过自适应滤波器后在初始阶段噪声没有得到明显抑制，存在较大稳态误差，收敛速度比较慢，收敛速度和稳态误差都有待改善．图３（ｃ）为变步长ＬＭＳ算法滤波结果，从图３（ｃ）中可以看出，在滤波初始阶段，稳态误差已得到改善，但仍有较小稳态误差浮动，初始收敛速度有所加快，输入的叠加信号经过自适应滤波器后噪声得到较明显抑制，滤波性能优于固定步长ＬＭＳ算法．图３（ａ）为归一化ＬＭＳ算法滤波结果，从图３（ｄ）中可以看出，在滤波初始阶段，稳态误差已经得到明显改善，稳态误差浮动已经得到改善，输入的叠加信号经过自适应滤波器后噪声得到更明显抑制，更好的克服了固定步长存在的矛盾．可见，此滤波器滤波效果最为明显．４结论初始收敛速度与稳态误差是衡量自适应滤波算法性能优劣的两个重要技术指标，本文通过对固定步长，变步长ＬＭＳ算法和归一化ＬＭＳ算法自适应滤波器进行ＭＡＴＬＡＢ仿真与ＤＳＰ实现，比较滤波结果，证明了归一化ＬＭＳ算法能够保证具有更快的收敛速度与更小的稳态误差，能有效去除不相关的独立噪声的干扰，克服了固定步长在增大初始收敛速度与减小稳态误差之间存在的矛盾，优化了自适应滤波器的性能，滤波效果明显．参考文献：【ｌ】１ＳｈｉｒｅｅｎＷ，ＬｉＴ．ＡＤＳＰ－Ｎｍｅｄａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｆｉｌｔｅｒｆｏｒｌｏｗｖｏｌｔａｇｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ田．Ｆ＿如２ｔｒｉｃＰｏｗｅｒｓｙＢｔｅｌ璐Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２００８，７８：１５６１—１５６７．【２】吕振肃，熊景松．一种改进的变步长ＬＭＳ自适应算法【刀．信号处理，２００８，２４（１）：１４４－１４６．ＬｖｚＳ，ＸｉｏｎｇＪＳ．Ａｎｏｖｄｉ呻ｒ－－ｏｖｅｄｖａｒｉａｂｌｅｓｔｅｐ－ｓｉｚｅＬＭＳ妇ｒｉⅡ姗田．ＳｉｇｌｌａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２００８，２４（１）：１４４一１４６．【３】ＫｕｋｒｅｒＯ．№ｃａｎｉＩＩＡ．Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ－ｒｅｓｐｏｎｓｅ－ｓｈａｐｅｄＬＭＳａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒ田．Ｄｉｇｉｔａｌｓｉｌ｝ＩａｌＰｒｏ∞ｓ＊ｉｎｇ，２００６，１６：８５５—８６９．【４】叶永生，余容桂．一种新的自适应最小均方算法及其应用研究【刀．电测与仪表，２００８，４５（７）：１９—２２．ＹｅＹＳ。
自适应滤波器原理及matlab实现
自适应滤波器原理及matlab实现一、自适应滤波器概述自适应滤波器是一种特殊的滤波器，它能够根据信号的变化自动调整自身的特性，以更好地处理信号。
自适应滤波器在许多领域都有广泛的应用，例如通信、信号处理、语音识别等。
二、自适应滤波器原理自适应滤波器的原理基于最小均方误差（MMSE）准则。
它通过不断调整自身的系数，使得输出信号的误差最小，从而更好地匹配输入信号。
自适应滤波器的性能取决于其系数和输入信号的特点，因此需要根据不同的应用场景选择合适的滤波器。
三、MATLAB实现以下是一个简单的自适应滤波器的MATLAB实现示例：```matlab%定义系统参数n=100;%信号长度alpha=0.01;%学习率w=randn(1,n);%滤波器系数x=randn(n+1,1);%输入信号y=zeros(n+1,1);%输出信号e=zeros(n+1,1);%误差信号%自适应滤波器算法fori=1:ny(i)=w*x(i+1)+e(i);%输出信号e(i)=x(i+1)-y(i);%误差信号w=w+alpha*(x(i+1).^2-y(i).^2)*w-alpha*x(i+1)*e(i);%更新滤波器系数end%绘制滤波器系数随时间变化曲线plot(real(w),'b');holdon;plot([min(x),max(x)],[min(y)-3*std(y),max(y)+3*std(y)],'r');holdoff;xlabel('Time');ylabel( 'FilterCoefficient');legend('FilterCoefficient','SignalError' );gridon;```这段代码实现了一个简单的自适应滤波器，它根据输入信号不断调整自身的系数，以达到更好的匹配效果。
在代码中，我们使用了MATLAB的内置函数和矩阵运算来实现自适应滤波器的算法。
自适应滤波器原理及matlab仿真应用 相关代码
自适应滤波器原理及matlab仿真应用相关代码文章标题：深度解析自适应滤波器原理及matlab仿真应用1. 引言自适应滤波器是数字信号处理中的重要概念，它可以根据输入信号的特性动态地调整滤波器的参数，从而更好地适应信号的变化。
本文将深入探讨自适应滤波器的原理以及在matlab中的仿真应用，帮助读者深入理解这一重要的概念。
2. 自适应滤波器原理自适应滤波器的原理基于最小均方误差准则，它通过不断调整权值参数，使得滤波器输出与期望输出的误差达到最小。
这一原理可以应用在很多领域，如通信系统、雷达系统以及生物医学工程中。
自适应滤波器能够有效地抑制噪声，提高信号的质量。
3. Matlab仿真应用在matlab中，我们可以利用现成的自适应滤波器函数来进行仿真实验。
通过编写相应的matlab代码，我们可以模拟各种不同的信号输入，并观察自适应滤波器的输出效果。
这对于理论学习和工程应用都具有重要意义。
4. 深入理解自适应滤波器我们可以通过探讨自适应滤波器的各种类型、参数选择以及性能评价指标，来深入理解这一概念。
LMS算法、RLS算法以及SVD方法都是自适应滤波器中常见的算法，它们各自适用于不同的场景，并且有着各自的优缺点。
了解这些算法的原理及应用可以帮助我们更好地理解自适应滤波器的工作机制。
5. 个人观点和总结个人观点：自适应滤波器在现代信号处理中具有极其重要的应用价值，通过对其原理的深入理解和matlab中的仿真实验，我们可以更好地掌握这一概念。
在实际工程中，合理地选择自适应滤波器的类型和参数，并结合matlab仿真，可以提高工程设计的效率和准确性。
总结：通过本文对自适应滤波器原理的深入解析和matlab的仿真应用，希望读者能够更好地理解这一重要概念，并且能够在工程实践中灵活应用。
自适应滤波器是数字信号处理中不可或缺的工具，深入掌握其原理和应用对于提高工程设计的水平具有重要意义。
6. 结束语自适应滤波器原理及matlab仿真应用是一个复杂而又精彩的领域，相信通过不断地学习和实践，我们能够更好地理解和应用这一概念。
基于LMS的自适应滤波器典型应用的MATLAB实现
LM S 算法一般包括滤波过程和自适应过程, 这两个过程一起工作组成一个反馈环。 图 1 中, x ( n) 为输入信号, y ( n ) 为输出信号, d ( n ) 为参 考信号或期望信号 , e( n) 是 d ( n) 与 y ( n) 的误 差信号。 自适 应滤波 器的滤 波系数 受误差 信号 e( n) 控制 , 根据 e( n) 的值和自适应算法自动调 整。 推导如下: 假设 x ( n) 是一长度为 M 的序列, 由图 1 有:
e2 ( n ) =
n= 0
[ d( n) k= 0
h( k ) x ( n
- k ) ] 这个平方误差的和 是这个滤波器系数的 二次函数。 因此 , 对于滤波器系数 { h ( k) } 的 最 小化就会产生一组线性方程。 为了求解这组方程 组, 有很多种算法, L MS 算法是其中的一种。 1. 2 LM S 算法的具体步骤 LM S 算法基本上是一种递推算法, 它用任意
2
选择的{ h( k ) } 的初始值作为开始 , 然后将每一新 的输入样本{ x ( n ) } 输入到这个自适应 FIR 滤波 器, 计算相应的输出 { y ( n ) } , 形成误差信号 e( n) = d ( n) - y ( n ) , 并按方程 h n ( k ) = h n- 1 ( k ) + ! N- 1 更新滤波器系数, 这里 称为步长参数, x ( n - k ) 是输入信号在时间 n 位于滤波器的第 k 个样 本, 而 e( n ) x ( n- k) 是对第 k 个滤波器系数的一 个梯度负值的近似( 估计 ) 。 2 MAT LAB 实现 M AT L AB 有专门的函数 ADAPT L MS 实现自 适应滤波 , ADAP T LM S 函数的用法为 : [ y , e, s ] = ADAPT LM S( x , d , s) 其中 y 为滤波器的输出信号 , x 为滤波器的 输入信号 , d 为期望信号, e 为误差信号, s 为包含 构体 [ y, e, S] = adaptlms( x , d, S) ; % 自适应滤 波 st em ( [ b. ∀ , S. coeffs. ∀ ] ) ; % 画出识 别的 系统和未知系统的参数。 e( n) x ( n - k ) , 0 ! k
标准串行LMS自适应滤波器的MATLAB实现
对于自适应滤波器,有IIR 和FIR 两种实现形式,但FIR 滤波器比IIR 滤波器应用更广泛.因为FIR 滤波器只有可调的零点而没有极点,所以它比IIR 滤波器要稳定,此外,LMS 算法的计算量小,对应的硬件实现电路较为简单,因此本文所设计的自适应滤波器是基于FIR 形式的标准串行LMS 自适应滤波器.1实现LMS 算法的信号流图LMS 算法递推公式为:W (k+1)=W (k)+mX(k)e (k),其中误差信号e(k)为e(k)=d(k)-y(k)=d(k)-W T (k)X (k),其信号流图如图1所示.我们将基于LMS 算法的自适应滤波器的算法过程重新整理如下,.(1)将输入信号X(k)与权值W(k)的各个分量对应相乘,然后进行累加得到实际输出信号y(k);(2)将期望输出信号d(k)与实际输出信号y(k)相减得到误差信号e(k);(3)将误差信号e(k)与步长参数μ相乘得到一个中间结果M ;(4)再将中间结果M 与输入信号X(k)相乘又得到另一个中间结果N ;(5)实际上中间结果N 是一个向量,它与原来权值的每一个对应的分量进行相加得到新的权值向量.(6)新的权值向量再与新的输入向量进行(1)到(5)步骤的操作,如此循环往复,从而实现自适应滤波.在图1中,滤波模块与系数更新模块式彼此分开的.上面的虚线框是标准FIR 滤波器,可由延时单元、加法器与乘法器组成;下面的虚线框是系数更新模块,用减法器产生误差信号,由加法器、延迟模块与乘法器实现误差更新.由于采样是按串行方式处理的,而不是按流水线或并行方式来处理的.因此该结构被称为串行LMS (SLMS ).只有在一个采样输入被完全处理之后,新的输入采样才能被接受.由于加法器链的进位迟延,这样的结构会影响系统可能达到的最高运行速度.2标准串行LMS 自适应滤波器(SLMS )的系统建模从LMS 算法的信号流图中可以看出,LMS 自适应滤波器可由延迟器、乘法器、加法器和系数更新子模块组成.基于此点,可以在Matlab/Simu1ink 平台上,调其中的IP 模块进行系统建模,得到了4阶标准串行自适应滤波器(SLMS )的系统框图,见图2.在图2中,所有的模块都是直接调用Simu1ink 中的IP 模块,其中正弦波和白噪声的叠加作为输入信号x(k),正弦波作为期望信号d(k).标准串行LMS 滤波器主要由以下三部分组成:(1)FIR 滤波模块(FIRFilter ):模块图如图3Vo l.29No .10O ct.2013赤峰学院学报(自然科学版)J o urnal o f Chifeng University (Natural S cience Editio n )第29卷第10期(上)2013年10月标准串行LMS 自适应滤波器的MATLAB 实现张立萍(赤峰学院物理与电子信息工程系,内蒙古赤峰024000)摘要:自适应滤波器有多种硬件实现方法.本文以随机干扰噪声信号作为研究对象,在Matlab 环境中调用Simu1ink 中的IP 模块,对4阶串行自适应滤波器进行了系统建模和仿真,最终实现了所设计的自适应滤波器.关键词:自适应滤波器;LMS 算法;SLMS ;MATLAB 中图分类号:TP273.2文献标识码:A文章编号:1673-260X (2013)10-0012-02μ图1LMS 算法实现的信号流图１２--. All Rights Reserved.图24阶标准串行LMS 自适应滤波器系统所示,它是一个四阶的滤波器,滤波器的输出为y (k).其中延迟模块、加法模块、乘法模块式直接调用Simu1ink 中的IP 模块.根据滤波器的输出公式y(k)=x(k)w0+x(k-1)w1+x(k-2)w2+x(k-3)w3,即x(k)乘以滤波器的第一个滤波参数w0,x(k)的第一个延时x (k-1)乘以滤波器的第二个滤波参数w1,x(k)的第二个延时x(k-2)乘以滤波器的第三个滤波参数w2x (k)的第三个延时x(k-3)乘以滤波器的第四个滤波参数w3,然后相加就得到滤波器的输出y(k),对应的就是模型中的乘法器(Mult0-Mult3)和加法器模块(Add0-Add2).(2)权重更新模块(weight ):模块图如图4所示,根据自适应滤波器参数的调整公式W(k+1)=W(k)+me(k)X(k)可知,这是一个反馈系统,即k+1时刻的参数w(k+l)是由k 时刻的参数w(k)的经过计算得到的.这是一个迭代公式,对应的模型是带有反馈的乘法器(Mult4-Mult7)和加法器模块(Add4-Add7).误差信号e(k)与迭代步长μ相乘,为节省硬件资源,取m=1/1024,就可以将乘法运算转化为向右移位10位,对应的是模型中的移位模块shift ,然后将μe(k)反馈给乘法器模块(Mult4-Mult7),作为乘法器的一个输入,再与对应的X(k)相乘,实现权系数的更新.(3)误差计算模块:误差计算模块比较简单,对应的是模型中的减法运算模块(Sub3),完成e(k)=d (k)-y(k)的计算,得到误差信号e(k).图中还有一些数据类型转换模块,如Gate-wayin 和Gatewayout 模块,主要用来进行定点数和浮点数之间的转换.图5是经过模拟仿真后得到的4阶SLMS 自适应滤波器的Simulink 仿真结果图.第一行信号是参考信号d(k),第二行信号是输入信号x(k),第三行信号是滤波器的输出信号y(k),第四行信号是输出误差信号e(k).3结论从图中可以看出,误差信号e(k)和x(k)中叠加的随机噪声成分很接近,这与理论分析相同,滤波后的输出信号为单一的正弦波,可见自适应滤波器的输出还是比较理想的.———————————————————参考文献:〔1〕施阳,李俊.MATLAB 语言工作箱———TOOL ⁃BOX 使用指南[M].西安:西北工业大学出版社,1999.〔2〕黄智伟,王彦,陈琼,等.FPGA 系统设计与实践[M].北京:电子工业出版社,2005.〔3〕王诚,薛小刚,钟信潮.Xilinx ISE 使用详解[M].北京:人民邮电出版社,2005.〔4〕尚勇,吴顺.一种新的FIR 滤波器脉动实现结构[J].电子学报,2000(1):57-59.〔5〕李虎虎,罗丰.基于算法的高阶FIR 滤波器优化设计[J].雷达科学与技术,2006(6):377-381.〔6〕刘雄飞,高金定,齐海兵.LMS 自适应滤波器FP ⁃GA 实现的新方法[J].压电与声光,2007,29(1):87-89.图3FIR 模块图4权重更新模块图54阶SLMS 自适应滤波器Simulink 仿真波形图１３--. All Rights Reserved.。
lms算法自适应滤波器应用于自适应回声消除matlab基本步骤
lms算法自适应滤波器应用于自适应回声消除matlab基本步骤1.引言1.1 概述LMS算法自适应滤波器应用于自适应回声消除是一种有效的信号处理技术。
在通信系统、音频处理等领域，回声是一个常见的问题，它会导致信号质量下降和通信效果的恶化。
为了解决这个问题，自适应滤波器和LMS算法被广泛采用。
本文旨在介绍LMS算法自适应滤波器在自适应回声消除中的应用，并详细讲解其基本步骤。
首先，我们将对LMS算法和自适应滤波器进行介绍，包括其原理和基本概念。
然后，我们将探讨自适应回声消除的原理，并介绍LMS算法在回声消除中的具体应用。
通过研究本文，读者将了解到LMS算法自适应滤波器的基本原理和应用场景，以及如何利用该算法实现回声消除。
此外，我们还将对LMS算法自适应滤波器的性能进行分析和评价。
最后，我们将对本文进行总结，并展望其在未来的研究和应用中的发展前景。
通过本文的介绍，读者将具备一定的理论基础和实践经验，能够应用LMS算法自适应滤波器解决实际问题，提高信号处理的效果，从而为通信系统和音频处理领域的发展做出贡献。
文章结构部分应该包括对整篇文章的章节和内容进行简要介绍和概述。
以下是文章1.2文章结构部分的一个例子:1.2 文章结构本文主要介绍了LMS算法自适应滤波器在自适应回声消除中的应用，文章共分为以下几个部分:2. 正文2.1 LMS算法在本节中，我们将详细介绍LMS算法的原理和步骤。
我们将解释LMS算法是如何通过迭代过程来逼近系统的输入和输出之间的关系，从而实现滤波器的自适应调整。
2.2 自适应滤波器本节将重点介绍自适应滤波器的原理。
我们将分析自适应滤波器是如何通过反馈机制和参数调整来实现信号滤波的自适应性。
并探讨了自适应滤波器在实际应用中的一些典型场景。
2.3 自适应回声消除在本节中，我们将详细讨论回声消除的原理和技术。
我们将解释回声是如何产生的以及对通信信号产生的影响。
并介绍LMS算法在回声消除中的应用，以解决回声干扰带来的问题。
基于matlab的LMS自适应滤波器仿真
通过正则方程求出维纳解 输入与期望信号不一定联合平稳
在实际应用必须找到递推算法更新系数
最速下降法与正则方程配合得递推式
参考资料：/nk/qlxy/
线性预测器
噪声对消器
滤波器输出逼近信号源
滤波器输出逼近噪声源
参考信号为信号源
参考信号为噪声源
误差信号为系统输出
滤波器输出即为系统输 出
灰度图像去噪处理
景甜原始图
景甜加噪图
1.用噪声对消器去噪处理
S.H.E原始图
2.讨论步长μ影响
(1)收敛速度 (2)去噪质量
S.H.E加噪图
μ=0.001
μ=0.00012
S.H.E复原图(1)
基于基于matlabmatlab的的lmslms自适应滤自适应滤波器仿真波器仿真线性预测器与噪声对消器对比仿真lmslms自适应滤波器原理简述自适应滤波器原理简述11输入与期望信号不一定联合平稳lmslms自适应滤波器原理简述自适应滤波器原理简述2在实际应用必须找到递推算法更新系数最速下降法与正则方程配合得递推式参考资料
S.H.E复原图(2)
景甜复原图(1)
景甜误差图片(1)
景甜复原图(2)
景甜误差图片(2)
收敛速度：步长大，速度快，步长小，收敛速度慢 去噪质量：步长大，质量差，步长小，稳态成像质量高
源程序
clear all; clc; delta = 1/1000; t = 0:delta:10; t = t'; % 转换成列向量 s = sin(2*pi*t); sigma_n0 =1; n0 = sigma_n0*randn(size(t)); x = s + n0; % 原始输入端的输入信号,为被噪声污染的正弦信号 d = x; % 对于自适应对消器，用x作为期望信号 n1 = n0; % 参考输入端的输入信号，为与n0相关的噪声 % 设计自适应滤波器 N = 5; % 滤波器阶数 w = ones(N,1); % 初始化滤波器权值 wn=zeros(N,length(t)-N+1); u = 0.0001; % 步长因子 y = zeros(length(t),1); for k = N:length(t) wn(:,k-N+1)=w; y(k) = n1(k-N+1:k)'*w; e(k) = d(k) - y(k); w = w + 2*u*e(k).*n1(k-N+1:k); % 跟新权值 end % 图像化仿真效果 subplot(211),plot(t,x);title('被噪声污染的正弦信号'); subplot(212),plot(t,s,'r',t,e,'g'); % 对消噪声后，误差信号即为对原始信号的估计 legend('原始正弦信号','自适应滤波后的信号'); title('滤波效果'); %figure(2) %clf; %plot(t(1:length(wn(1,:))),wn(1,:),'r',t(1:length(wn(1,:))),wn(3,:),'g');
基于MATLAB的自适应滤波器设计
基于MATLAB的自适应滤波器设计自适应滤波器是一种能够根据输入信号的特性自动调整滤波参数的滤波器。
它的核心思想是根据输入信号与期望输出信号之间的误差来更新滤波器的权值，从而实现对输入信号的准确滤波。
在MATLAB中，可以使用自适应滤波器工具箱来设计和实现自适应滤波器。
自适应滤波器工具箱提供了多种自适应滤波器算法的函数和工具，例如LMS（最小均方误差）算法、RLS（递归最小二乘）算法等。
下面以LMS算法为例，介绍如何基于MATLAB进行自适应滤波器设计。
首先，需要准备好输入信号和期望输出信号。
可以使用MATLAB的信号处理工具箱来生成具有特定频率和幅度的输入信号，或者使用已有的实验数据。
期望输出信号可以根据输入信号进行一定的处理得到，或者使用已有的实验数据。
然后，需要选择自适应滤波器的结构和算法。
在MATLAB中，可以使用`dsp.LMSFilter`类来实现LMS算法。
可以根据输入信号和期望输出信号的特性，选择自适应滤波器的阶数、步长等参数。
接下来，可以使用`dsp.LMSFilter`类的对象来进行自适应滤波器的初始化和更新。
可以通过调用`step`方法来实时更新滤波器的权值，并获取输出信号。
具体步骤如下：1. 创建`dsp.LMSFilter`对象，并指定滤波器的阶数和步长。
```matlablmsFilter = dsp.LMSFilter('Length', filterOrder, 'StepSize', stepSize);```2.初始化滤波器的权值。
```matlablmsFilter.Weights = initialWeights;```3.使用循环结构，依次读取输入信号的每个样本，并根据期望输出信号计算滤波器的权值，同时获取输出信号。
```matlabfor i = 1:length(inputSignal)[outputSignal, lmsFilter] = step(lmsFilter, inputSignal(i), desiredOutput(i));end```4.完成滤波器的更新后，可以获取最终的输出信号。
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ｚ
‘
在 图 ２中 ， 所有 的模 块都 是直 接调 用 Ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ｉ ｎ ｋ 中的 Ｉ Ｐ模 块 ，其 中正 弦波 和 白噪声 的叠 加作 为输 入信 号 ｘ （ ｋ ） ， 正 弦波 作 为 期 望 信 号 ｄ （ ｋ ） ． 标 准 串 行
‘ 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一
文 献标识 码 ： Ａ
文章编 号 ： １ ６ ７ ３ — ２ ６ ０ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） １ ０ — ０ ０ １ ２ — ０ ２
对 于 自适应 滤波 器 有Ｉ Ｉ Ｒ和 Ｆ Ｉ Ｒ两 种 实现 形 式， 但Ｆ Ｉ Ｒ滤 波 器 比 Ｉ Ｉ Ｒ滤 波器 应 用 更 广 泛 ． 因 为
图１
一
Ｌ Ｍ Ｓ算法实现的信 号流 图
１ ２一
右移 位 １ ０位 ， 对 应 的是模 型 中的移位 模块 ｓ ｈ ｉ ｆ ｆ ， 然
后将 ｅ （ ｋ ） 反馈给乘法器模块（ Ｍ ｕ ｈ ４ 一 Ｍ ｕ ｌ ｔ ７ ） ， 作为乘 法器 的一 个输 入 ， 再 与对 应 的 ｘｆ ｋ ） 相乘 ， 实 现权 系
（ ２ ） 将期望输 出信号 ｄ （ ｋ ） 与实际输 出信号 ｙ （ ｋ ） 相减得到误差信号 ｅ （ ｋ ） ； （ ３ ） 将误差信号 ｅ （ ｋ ） 与步长参 数 相乘得 到
一
位迟延 ， 这样的结构会影响系统可能达到的最高运
行速 度．
２ 标 准 串行 Ｌ ＭＳ 自适 应 滤 波 器 （ Ｓ Ｌ ＭＳ） 的 系统
在 图 ｌ中 ， 滤波 模块 与系数 更新 模块 式彼 此分 开 的． 上 面 的虚 线 框 是标 准 Ｆ Ｉ Ｒ滤波 器 ， 可 由延 时
Ｌ Ｍ Ｓ 算法递推公式为 ： Ｗ （ ｋ ＋ １ ） ＝ ｗ （ ｋ ） ＋ ｍ Ｘ （ ｋ ） ｅ
单元 、 加法器与乘法器组成 ； 下面的虚线框是系数 更新模块 ， 用减法器产生误差信号 ， 由加法器 、 延迟
建 模
个 中间结果 Ｍ；
（ ４ ） 再将 中间结果 Ｍ与输入信 号 ｘ （ ｋ ） 相乘 又 得 到另一 个 中间结果 Ｎ；
ｚ＋
＇ ‘ — — 一
从Ｌ Ｍ Ｓ 算法 的信号流图中可 以看 出， Ｌ Ｍ Ｓ自 适应滤波器可 由延迟器 、 乘法器 、 加法器和系数更
新子模块组成． 基于此点 ， 可 以在 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ／ Ｓ ｉ ｍｕ １ ｉ ｎ ｋ 平 台上 ， 调其中的 Ｉ Ｐ模 块进 行 系统 建模 ， 得到了 ４ 阶标 准 串行 自适 应 滤 波器 （ ｓ Ｌ Ｍ Ｓ ） 的系 统 框 图 ， 见
第２ ９卷 第 １ Ｏ期 （ 上）
２ ０ １ ３年 １ ０月
赤 峰 学 院 学 报 （自 然 科 学 版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｆ ｅ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ （ Ｎ ａ ｍｒ Ｍ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
模 块 与乘 法器 实现 误差更 新 ． 由于采 样是按 串行方 式 处理 的 ， 而 不是按 流 水 线 或并 行 方式 来 处 理 的 ．因此 该 结 构 被 称 为 串行 Ｌ ＭＳ （ Ｓ Ｌ ＭＳ ） ．只有在 一个 采样输 入 被完 全处 理 之 后， 新 的输 入 采 样 才 能被 接 受 ． 由 于加 法 器 链 的 进
一
一
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Ｌ ＭＳ滤波 器主要 由以下三部 分组 成 ： （ １ ） Ｆ Ｉ Ｒ滤 波模 块 （ Ｆ Ｉ Ｒ Ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ） ： 模块 图如 图 ３
Ｆ Ｉ Ｒ滤 波器 只有 可调 的零 点 而没 有极 点 ， 所 以它 比
（ ５ ） 实 际上 中间结果 Ｎ是 一个 向量 ， 它 与 原来 权 值 的每 一个 对 应 的分 量 进行 相 加得 到 新 的权 值
向量．
Ｉ Ｉ Ｒ滤波器要稳定 ， 此外 ， Ｌ Ｍ Ｓ 算法的计算量小 ， 对 应的硬件实现 电路较为简单 ， 因此本文所设计的 自
（ ｋ ） ， 其中误差信号 ｅ （ ｋ ） 为ｅ （ ｋ ） ＝ ｄ （ ｋ ） 一 ｙ （ ｋ ） ＝ ｄ （ ｋ ） 一 Ｗ Ｔ （ ｋ ） Ｘ （ ｋ ） ， 其信号流图如图 １ 所示． 我们将基于 Ｌ Ｍ Ｓ 算法 的 自适应滤波器的算法过程重新整理如下 ， ．
（ １ ） 将输入信号 ｘ （ ｋ ） 与 权值 Ｗ（ ｋ ） 的各 个 分 量 对应 相乘 ， 然后 进行 累加得 到实 际输 出信 号 ｙ （ ｋ ） ；
Ｖ０１ ． ２９Ｎｏ ． １ ０ ０ｃ ｔ ． ２ ０ｌ ３
标 准 串行 Ｌ ＭＳ自适应滤波器 的 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ实现
张立 萍
（ 赤峰 学 院 物理 与 电子信 息工程 系， 内蒙古 赤峰 摘 ０ ２ ４ ０ ０ ０ ）
要 ： 自适 应 滤波 器有 多种硬 件 实现 方 法． 本 文 以随机 干扰 噪 声信 号作 为研 究对 象 ． 在 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ环境
适 应滤 波器 是基 于 Ｆ Ｉ Ｒ形 式 的标 准 串行 Ｌ ＭＳ自适
应 滤波 器．
１ 实现 Ｌ ＭＳ算 法的 信号流 图
（ ６ ） 新 的权值 向量再与 新 的输 入 向量进 行（ １ ） 到 （ ５ ） 步 骤 的操 作 ， 如 此循 环 往复 ， 从 而 实 现 自适应 滤
波．
中调 用 Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ｉ ｎ ｋ中的 Ｉ Ｐ模 块 ， 对 ４阶 串行 自适应 滤 波 器进 行 了系统建模 和仿 真 。 最终 实现 了所设 计 的 自
适 应 滤波 器．
关键 词 ： 自适 应 滤波 器 ； Ｌ ＭＳ算 法 ； Ｓ Ｌ ＭＳ ： ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ
中图分类 号 ： Ｔ Ｐ ２ ７ ３ ． ２