改进型的最小均方归一化(Normalized Least Mean Square,NLMS)算法 Matlab 实现

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本文介绍了如何在Matlab中实现改进的最小均方归一化(NLMS)算法,该算法是一种自适应滤波技术,适用于估计系统未知信号。文章提供了详细代码示例,展示如何处理输入信号,调整滤波器权值,并通过归一化因子提升对信号动态变化的适应性。通过运行代码,可以观察到NLMS算法对期望信号的逼近和滤波效果。

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改进型的最小均方归一化(Normalized Least Mean Square,NLMS)算法 Matlab 实现

NLMS 算法是一种自适应滤波算法,用于估计系统的未知信号。本文将介绍如何使用 Matlab 实现改进型的 NLMS 算法,并提供相应的源代码。

NLMS 算法的基本原理是根据误差信号和输入信号的乘积来调整滤波器的权值。它将误差信号与输入信号的乘积作为递减因子,用于调整滤波器的权值。相比于传统的 LMS 算法,NLMS 算法引入了一个归一化因子,用于控制权值更新的步长。这使得 NLMS 算法对输入信号的幅度变化更加敏感,能够更快地适应信号的动态变化。

下面是使用 Matlab 实现改进型 NLMS 算法的代码:

% NLMS 算法函数
function [output, weights] = nlms(</
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