基于LMS自适应滤波器的QPSK信号均衡器matlab仿真

目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码

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1.算法概述

        在自适应滤波器设计中，最小均方(Least Mean Square，LMS)算法使用随机梯度下降的方法实现代价函数的最小化，具有计算复杂度低、无需统计数据的先验知识和均值无偏地收敛到维纳解等优点，成为自适应算法中应用最广泛的一种。LMS自适应滤波器本质上是一种将自身传输特性调节到最优的维纳滤波器。
       在很多信号处理系统中，并没有信号的先验统计特性，不能使用某一固定参数的滤波器来处理，比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等，均采用了调整系数的滤波器，称为自适应滤波器。这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。

        自适应均衡属于自适应信号处理的应用范畴，各种各样的自适应均衡算法如迫零（ZF）算法、最小均方（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法、变换域均衡算法、Buss