基于最小均方 (LMS) 算法的系统识别附matlab代码

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⛄ 内容介绍

最小均方(LMS)算法具有结构简单、稳定性好的特点,成为了自适应滤波的标准算法,被广泛应用于雷达、通信、系统辨识及信号处理等领域。该文用MATLAB仿真了LMS算法对10Gbit/s光纤信道进行自适应均衡的性能。结果表明LMS算法能很好的对光纤信道进行均衡,解决色散对光纤通信系统实现高速率、长距离传输的限制,有效的消除光纤色散和PMD引起的码间干扰。

⛄ 部分代码

%% System Identification Using Least Mean Square (LMS) algorithm

% Plant identification simulation

%% Start

clc;

clear all;

close all;

%% LMS parameter

runs = 10;          % Monte Carlos Simulations (number of independent simulations)

etas = 1e-2;        % Learning rate for LMS

N = 1000;           % Number of samples

SNR = 10;           % Noise level (signal to noise ratio)

NWD_lms=0;

MSE_lms=0;

for run=1:runs

h = randn(1,5);     % Plant impulse response

x = sqrt(1)*randn(1,N)+0;   % random signal from zero mean gaussian distribution of variance one 

r = filter(h,1,x);          % Input passed trought system(h)

d = awgn(r, SNR);           % Addition of white Gaussian noise of SNR value defined above

Wlms = randn(size(h));          % Initial weights of LMS

Us = zeros(1,length(h));        % Input frame length of LMS

for n = 1 : N

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]王敬辉, 林永峰. 基于LMS算法的光纤通信系统的MATLAB仿真[J]. 电脑知识与技术:学术交流, 2013.

⛄ 完整代码

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