最小乘法自适应滤波器在MATLAB中的实现与应用

最小乘法自适应滤波器在MATLAB中的实现与应用

自适应滤波器是一种常用的信号处理技术，用于降低信号中的噪声或干扰。其中最小乘法自适应滤波器是一种经典的算法，能够根据输入信号的特性自动调整滤波器的权重，以最小化输出信号与期望信号之间的误差。

在MATLAB中，我们可以使用以下步骤来实现最小乘法自适应滤波器。

步骤1: 初始化滤波器权重
首先，需要初始化滤波器的权重。权重向量的长度应该与输入信号的维度相匹配。我们可以使用rand函数生成一个随机的权重向量，作为初始值。

filterOrder = 10;  % 滤波器阶数
w = rand(filterOrder, 1);