未知のシステム

同定対象のシステムを表す数字信号处理器オブジェクトを作成します。関数fircbandを使用して、フィルターの係数を設計します。設計するフィルターは、阻止帯域で 0.2リップルに制約されているローパス フィルターです。

filt=dsp.FIRFilter；filt.momerator=fircband（12，[0.40.51]，[11 0]，[1 0.2]，...{“w”“c”});

信号xを 冷杉フィルターに渡します。目的の信号Dは、未知のシステム （冷杉フィルター) の出力と加法性ノイズ信号Nの和です。

x=0.1*randn（1000,1）；n=0.001*randn（1000,1）；d=滤波器（x）+n；

適応フィルター

正規化された LMSアルゴリズムのバリエーションを使用するには、dsp.lms滤波器の方法プロパティを“标准化LMS”に設定します。適応フィルターの長さを 13タップ、ステップ サイズを 0.2に設定します。

mu=0.2；lms=dsp.LMSFilter（13，“步长”，穆，“方法”,...“标准化LMS”);

一次入力信号xと目的の信号Dを LMSフィルターに渡します。

[y，e，w]=lms（x，d）；

適応フィルターの出力Yは目的の信号Dに収束された信号であり、2.つの信号間の誤差Eを最小化します。

图（1:1000，[d，y，e]）标题(“通过归一化LMS算法进行系统辨识”)传奇(“渴望的”,“输出”,“错误”)xlabel(“时间索引”)伊拉贝尔(“信号值”)

適応させたフィルターと未知のシステムとの比較

重みベクトル Wは、未知のシステム （冷杉フィルター) に似るように適応させた LMSフィルターの係数を表します。収束を確認するために、冷杉フィルターの分子係数と適応フィルターの推定された重み付けを比較します。

阀杆（[（过滤分子）。'w]）标题(“通过归一化LMS算法进行系统辨识”)传奇(“实际过滤器重量”,“估计的过滤器权重”,...“位置”,“东北”)