Description: 介绍了基于最小均方算法(LMS 算法) 的自适应均衡器的原理和结构,针对用硬件实现LMS
算法的自适应均衡器存在的诸多缺点,利用MATLAB 工具对各种结构形式的自适应均衡器在不同
信道模型下的收敛速度和精度进行仿真,并介绍了该仿真程序。-Introduction based on the least mean square algorithm (LMS algorithm) of the adaptive equalizer of the principles and structure, for hardware implementation using LMS adaptive equalizer algorithms exist many drawbacks, the use of MATLAB tools for a variety of structural forms of adaptive equalizer channel model in different convergence speed and accuracy of simulation, and introduction of the simulation program. Platform: |
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Author:宋 |
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Description: contains documents relating to improvement of adaptive beamforming using mixed norm algorithm, combination of lms with smi algorithm, sample code for implementation of lms in matlab Platform: |
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Author:empress |
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Description: 介绍了一种基于最小均方算法(LMS 算法) 的自适应均衡器的原理与结构，针对用硬件实现LMS算法的自适应均衡器存在的诸多缺点，运运用MATLAB 工具对各种结构形式的自适应均衡器在不同信道模型下的收敛速度与与精度进行仿真，并介绍了该仿真程序源码。 可直接使用。
-Based on the principle and the structure of the adaptive equalizer in the least mean square algorithm (LMS algorithm) for the many shortcomings in the hardware implementation of the LMS algorithm adaptive equalizer, operation and use of MATLAB tool on various structural forms of self- adapt the equalizer convergence rate under different channel models and the accuracy of the simulation, the simulation program source code. Can be used directly. Platform: |
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Author:despise |
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Description: 1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线；
2） 写出最陡下降法， LMS算法的计算公式（ ）；
3） 用MATLAB产生方差为0.05,均值为0白噪音S(n)，并画出其中一次实现的波形图；
4） 根据2）中的公式，并利用3）中产生的S(n)，在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法， LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线。
5）用MATLAB计算并画出LMS法时 随时间n的变化曲线（对 应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形；某一次实现的结果并不能从统计的角度反映实验的结果的正确性，为得到具有统计特性的实验结果，可用足够多次的实验结果的平均值作为实验的结果。用MATLAB计算并画出LMS法时J(n)的100次实验结果的平均值随时间n的变化曲线。
6）用MATLAB计算并在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出LMS法时100次实验中的H(n)的平均值的轨迹曲线；
7）对以上实验结果给出一些你认为有价值的讨论。
（在实验中n=1,,…..N,N的取值根据实验情况确定，一般选取足够大以使算法达到基本收敛，本题作业以电子文档PDF格式提供）
-1) With MATLAB to draw the contours of the error performance surface and error performance surface
2) Write down the steepest descent method, the LMS algorithm formula ()
3) using MATLAB variance 0.05, mean 0 white noise S (n), and draw one to achieve the waveform diagram
4) According to the formula 2), and using 3) S (n) produced in 1), the error performance of the contours of the surfaces superimposed on draw using the steepest descent method, the LMS method is H (n) in the iterative process in the trajectory curve.
5) curve to calculate and draw the LMS method using MATLAB with time n (time corresponding to the S (n) of a first implementation) and e (n) waveform reflect a certain time to achieve results not from a statistical point of experiment the correctness of the results obtained with the experimental results of the statistical properties of the available sufficient times the average of the experimental results as a result of the experiment. Calculate and draw the LMS m Platform: |
Size: 1438720 |
Author:lay |
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Description: 任务：
1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线（参考PPT2.1第17页的两幅图）；
2） 写出最陡下降法以及LMS算法的计算公式（取 ）；
3） 用MATLAB产生方差为0.05, 均值为0白噪音S(n)，并画出某次采样得到的波形（即产生任意一个噪声随机序列）；
4） 根据 2）中的公式，并利用 3）中产生的S(n)，在 1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法以及LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线（参考PPT2.1第17页的右下图的曲线1和曲线2）。
5）用MATLAB计算并画出LMS法时 随时间n的变化曲线（对应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形；
注意：某一次实现的结果并不能从统计的角度反映实验的结果 的正确性，为得到具有统计特性的实验结果，可用足够多次的 实验结果的平均值作为实验的结果。用MATLAB计算并画出 采用LMS法时，J(n)的100次实验结果的平均值随时间n的变 化曲线（即 生成随机噪声信号并计算结果，重复执行100次， 求平均结果）。
6）在 1）中的误差性能曲面的等值曲线上，叠加画出采用LMS法得到的100次实验中的H(n)的平均值的轨迹曲线；
-Task:
1 ) Draw with MATLAB error performance surface and surface contour error performance curve ( refer PPT2.1 two chart on page 17 )
2 ) Write the steepest descent method and the LMS algorithm formula ( take )
3 ) Using MATLAB to generate variance of 0.05 with a mean of 0 white noise S (n), and draw a particular sampling waveform ( ie, any noise generated random sequence )
4 ) based on 2 ) of the formula , and use 3 ) generated in S (n), in a ) the error performance curves superimposed on the surface contour plot using the steepest descent method and the LMS method when H (n) the iterative process in the trajectory curve ( refer PPT2.1 page 17 bottom right of the curves 1 and 2 ) .
5 ) using MATLAB LMS method is used calculate and draw the curve with time n (corresponding to S (n) of a first implementation of a ) and e (n) waveform
Note : in a first implementation of the results are not reflected from a statistical point of view of accuracy of the experimental results , Platform: |
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Author:刘小六 |
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Search - implementation of LMS algorithm in matlab