Matlab：如何修复最小均方算法代码

Question

我正在研究最小均方算法并看到了这段代码。根据算法步骤，误差和权重更新的计算看起来没问题。但是，它无法给出正确的输出。有人可以帮忙解决问题吗？代码取自：

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/35670-lms-algorithm-implementation/content/lms.m

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N=input('length of sequence N = ');
t=[0:N-1];
w0=0.001;  phi=0.1;
d=sin(2*pi*[1:N]*w0+phi);
x=d+randn(1,N)*0.5;
w=zeros(1,N); 
mu=input('mu = ');
for i=1:N
   e(i) = d(i) - w(i)' * x(i);
   w(i+1) = w(i) + mu * e(i) * x(i);
end
for i=1:N
yd(i) = sum(w(i)' * x(i));  
end
subplot(221),plot(t,d),ylabel('Desired Signal'),
subplot(222),plot(t,x),ylabel('Input Signal+Noise'),
subplot(223),plot(t,e),ylabel('Error'),
subplot(224),plot(t,yd),ylabel('Adaptive Desired output')

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答案中的代码：

N = 200;
M = 5;
w=zeros(M,N); 
mu=0.2;%input('mu = ');
y(1) = 0.0;
y(2) = 0.0;
for j = 3:N
 y(j) = 0.95*y(j-1) - 0.195*y(j-2); 
end

x = y+randn(1,N)*0.5;
%x= y;
d = y;
for i=(M+1):N
   e(i) = d(i) -  x((i-(M)+1):i)*w(:,i);
   w(:,i+1) = w(:,i) + mu * e(i) * x((i-(M)+1):i)';
end
for i=(M+1):N
    yd(i) = x((i-(M)+1):i)*w(:,i);  
end

存储系数的权重矩阵 w 全部为零，这意味着 LMS 方程不能正常工作。

Answer 1

我也没有在您的代码中发现任何错误。但我怀疑这个算法是否适合这种噪音。使用更高阶的过滤器（在本例中为 M）时，您将获得更好的结果：

M = 5;
w=zeros(M,N); 
mu=0.2;%input('mu = ');
for i=(M+1):N
   e(i) = d(i) -  x((i-(M)+1):i)*w(:,i);
   w(:,i+1) = w(:,i) + mu * e(i) * x((i-(M)+1):i)';
end
for i=(M+1):N
    yd(i) = x((i-(M)+1):i)*w(:,i);  
end

Answer 2

   N=input('length of sequence N = ');
    t=[0:N-1];
   w0=0.001;  phi=0.1;
   d=sin(2*pi*[1:N]*w0+phi);
   x=d+randn(1,N)*0.5;
    w=zeros(1,N); 
   mu=input('mu = ');
   for i=1:N
   yd(i)=w*x'; 
  e(i) = d(i) - w * x';
 for m=1:N
 w(m) = w(m) + mu * e(i) * x(m);
  end
 end
    subplot(221),plot(t,d),ylabel('Desired Signal'),
  sub plot(222),plot(t,x),ylabel('Input Signal+Noise'),
  subplot(223),plot(t,e),ylabel('Error'),
  subplot(224),plot(t,yd),ylabel('Adaptive Desired output')

您缺少的是单次迭代中的误差项与每个输入样本的乘积和权重的单独更新