Implementation of LMS

资 源 简 介

Implementation of LMS

详 情 说 明

LMS（最小均方）算法是一种经典的自适应滤波技术，常用于通信系统中的信道均衡。在MATLAB中实现LMS均衡器的核心是通过迭代调整滤波器系数，逐步减小期望信号与实际输出间的均方误差。

实现思路 初始化参数：设置步长因子（μ）、滤波器阶数等关键参数，较小的步长能提高稳定性但会减慢收敛速度。 迭代更新：对每个输入样本，计算滤波器输出与期望信号的误差，并用LMS规则更新权重：新权重=旧权重+μ×误差×当前输入向量。 性能评估：通过绘制误差随迭代次数的变化曲线（学习曲线），观察算法收敛性；均衡效果可通过比较原始信号与均衡后信号的星座图或误码率来验证。

扩展思考 变步长LMS可平衡收敛速度与稳态误差。 在强多径信道中，RLS算法可能优于LMS，但计算复杂度更高。 实际部署需考虑定点数实现时的量化误差影响。