clear;
%系統(tǒng)辨識
%初始化
N=1000;?%訓(xùn)練序列長度
L=25;%濾波器階數(shù)
SNR=30;%信道信噪比
ha=zeros（L1）;%信道模型初始化
ha（1:10）=[0.04-0.050.07-0.21-0.50.720.360.210.030.07];%信道模型賦值
u=0.01;%設(shè)定步長
w=zeros（L1）;%FIR濾波器權(quán)向量初始化
g=zeros（N1）;%期望信號初始化
%隨機產(chǎn)生QPSK數(shù)據(jù)?
xr=randsrc（N1）;
xi=randsrc（N1）;
x=xr+xi*i;
%過ISI信道
y=conv（hax）;
%加噪聲
z=awgn（ySNR‘measured‘）;
%系統(tǒng)辨識，采用LMS算法?
for?i=L:N
?x1=x（i:-1:i-L+1）;
?g（i）=w.‘*x1;
?e（i）=z（i）-g（i）;
?w=w+u*conj（x1）*e（i）;
end
%作圖
subplot（221）
stem（ha）;
title（‘ha（i）‘）;
xlabel（‘i‘）;
subplot（222）
stem（w）;
title（‘w（i）‘）;
xlabel（‘i‘）;
subplot（223）
stem（ha-w）;
title（‘ha（i）-w（i）‘）;
xlabel（‘i‘）;
subplot（224）
plot（L:N-L20*log10（abs（e（1L:N-L））））;
title（‘Learning?curve‘）;
xlabel（‘n‘）;
ylabel（‘MSE‘）;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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?????文件????????785??2010-12-19?21:08??LMMSE估計在信道均衡中的應(yīng)用\matlab1.m

?????文件????????839??2010-12-19?21:17??LMMSE估計在信道均衡中的應(yīng)用\matlab2.m

?????文件?????366592??2018-10-12?10:12??LMMSE估計在信道均衡中的應(yīng)用\實驗報告.doc

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