1、LMS Filter模块仿真时,输出会发散,主要是mu值选取不合适,选取比较小的值就可以了
2、可以把网上的m文件通过 matlab coder工具直接转为C文件(不能直接使用,可以对比参考)
3、修改了网上的C代码可供参考
#include "LMS.h"
/* xn--------输入的信号序列(列向量)
* itr-------迭代次数,标量,默认为xn的长度,M<itr<sizeof(xn)
* en--------误差序列(itr*1)列向量
* dn--------所期望的响应序列(列向量)
* M---------滤波器的阶数(标量)
* mu--------收敛因子(步长)标量
* W---------滤波器权值矩阵,大小为M*itr
* yn--------实际输出序列(列向量)*/
/*LMS具体算法*/
float * LMS_Filter(int itr, const float *xn, const float *dn, double mu, int length)
{
static int i = 0;
static int k = 0;
static float y = 0.0;
static float en[F_COUNT];
static float W[M][F_COUNT];
static float x[M];
static float yn[F_COUNT];
/*创建一个en全零矩阵,en(k)表示第k次迭代时预期输出与实际输入的误差*/
for (i=0; i<itr; i++)
{
en[i] = 0;
}
/*创建一个W全零矩阵,每一行代表一个加权参量,每一列代表一次迭代*/
for (i=0; i<M; i++)
for (k=0; k<itr; k++)
W[i][k] = 0;
/*创建一个x全零矩阵*/
for (i=0; i<M; i++)
x[i] = 0;
/*迭代计算*/
for (k=M; k<=itr; k++)
{
/* 滤波器M个抽头的输入:从xn第k-1个值倒序取出M个样点的值放入x
* y为滤波器输出:W的第K-2列与x的积的和*/
for (i=0; i<M; i++)
{
x[i] = xn[k-i-1];
y += W[i][k-2] * x[i];
}
en[k-1] = dn[k-1] - y; //第k次迭代的误差
/*滤波器权值计算的迭代式*/
for (i=0; i<M; i++)
{
W[i][k-1] = W[i][k-2] + 2*mu*en[k-1]*x[i];
}
y = 0.0;
}
/*创建一个yn全无穷大矩阵,维数与xn一样*/
for (i=0; i<itr; i++)
{
yn[i] = 0.0;
}
/*求最优时滤波器的输出序列*/
for (k=M; k<=length; k++)
{
for (i=0; i<M; i++)
{
x[i] = xn[k-i-1];
y += W[i][k-2]*x[i];
}
yn[k-1] = y;
y = 0.0;
}
return yn;
}
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