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本例比較了在四種特征值擴(kuò)散度不同的情況下RLS算法的學(xué)習(xí)曲線

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%本例比較了在四種特征值擴(kuò)散度不同的情況下RLS算法的學(xué)習(xí)曲線
clear?all
close?all
sigma?=?0.001;?????????????????%噪聲功率
NR?=?11;????????????????????????%抽頭數(shù)
N?=?300;????????????????????????%采樣次數(shù)
wn=[3.5?3.3?3.1?2.9];???????????%設(shè)置四種特征值擴(kuò)散度
E=zeros(N-NR+14);??????????????%誤差矩陣的初始化
for?t?=?1:4
????W?=?wn(t);
????%獨(dú)立的200次實(shí)驗(yàn)
????for?j=1:200???????
????????%加入信道的隨機(jī)序列
????????X?=?binornd(1?0.5?N?1)*2?-?ones(N?1);??
????????%信道沖激響應(yīng)
????????n=1:3;
????????Hn?=?1/2?*?(1+?cos(2?*?pi?/?W?*?(n-2)));
????????
????????C?=?conv(X?Hn);
????????%信道噪聲為加性高斯白噪聲
????????B?=?normrnd(0?sqrt(sigma)?length(C)?1);
????????C?=?B?+?C;
????????%算法的初如化設(shè)置
????????delta?=?0.004;
????????lambda?=?1.0;
????????Mn?=?zeros(?NR?1);
????????Pn?=?1/delta?*?eye(NR);
????????
????????for?i?=1:?N-NR+1?
????????????Xn?=?C(i:i+NR-11);
????????????Pin?=?Pn?*?Xn;
????????????Kn?=?Pin./(lambda?+?Xn‘?*?Pin);
????????????Y(i)?=?Mn‘?*?Xn;
????????????e(i)?=?X(i+7)?-?Y(i);
????????????Mn?=?Mn?+?Kn?*?e(i);
????????????Pn?=?1/lambda?*?Pn-1/lambda?*?Kn?*?Xn‘?*?Pn;
????????????E(it)?=?E(it)+e(i)^2;????????????%每種特征值下的集平均誤差
????????end
????end
end
semilogy(E/200);legend(‘W=3.5‘‘W=3.3‘‘W=3.1‘‘W=2.9‘);
?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件???????1296??2009-04-19?10:25??RLS.m
-----------?---------??----------?-----??----
?????????????????1296????????????????????1
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