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@@ -0,0 +1,133 @@
+% Frequency LMS Adaptive Filter -FLMS-
+% ------------------------------------
+%
+% Aufruf:
+% Function [ys,ee,wf,fpo]=flms(x,d,alpha,N,C,L,wi)
+%
+% Parameter:
+% x    : Eingangsvektor
+% d    : Referenzvektor
+% alpha: konstante Schrittweite 0 < alpha <= 1.0
+% N    : Anzahl Filterkoeffizienten 
+% C    : FFT-Länge, idealerweise eine Zweier-Potenz (0=Auto)
+% L    : Länge eines Verarbeitungsblocks (idealerweise C=L+N=2N)
+% wi   : Startwerte der Filterkoeffizienten im Zeitbereich
+%
+% Rückgabewerte:
+% ee   : Adaptitionsfehler
+% ys   : Filterausgang
+% wf   : Filterkoeffizienten am Ende der Adaption im Zeitbereich
+% fpo  : Anzahl benötigten der Floating-Point Operationen
+
+% -------------------------------------------------------------------------
+% Datum : 20.7.2001
+% Autor : Jens Ahrensfeld
+% Thema : Diplomarbeit
+% Datei : flms.m
+% Benötigte Dateien: dspfft.m, dspifft.m
+%
+% -------------------------------------------------------------------------
+function [ys,ee,wf,fpo]=flms(x,d,alpha,N,C,L,wi)
+
+% -------------------------------------------------------------------------
+% Überprüfen der Parameter 
+% -------------------------------------------------------------------------
+if (N ~= fix(N)),
+    error('Fehler: N muss eine ganze Zahl sein!');
+end;
+
+if (C ~= fix(C)),
+    error('Fehler: C muss eine ganze Zahl sein!');
+end;
+
+if (L ~= fix(L)),
+    error('Fehler: L muss eine ganze Zahl sein!');
+end;
+
+% -------------------------------------------------------------------------
+% Automatik-Auswahl
+% -------------------------------------------------------------------------
+% Falls C=0 => Automatische Wahl von C=2^r
+% Anahme: C = L + N 
+if (C==0)
+  C = 2^ceil(log2(L+N-1))
+end;
+
+% -------------------------------------------------------------------------
+% FLMS Parameter
+% -------------------------------------------------------------------------
+gamma  = 1.0/C;               % Sicherheitskonstante vermeidet Division durch Null
+lambda = 0.6;                 % Vergessensfaktor
+
+% -------------------------------------------------------------------------
+% Initialisierungen
+% -------------------------------------------------------------------------
+Lx = length(x);              % Länge des Eingangsvektors
+K = Lx/L;                    % Anzahl Verarbeitungsblöcke
+
+ee=zeros(Lx,1);              % Fehlervektor
+ys=zeros(Lx,1);              % Filterausgang, Schaetzung von d
+wf = zeros(C,1);             % Filter im Zeitbereich
+PX = zeros(C,1);             % Schaetzung des  Leistungsdichtespektrums
+
+WS = zeros(C,1);             % Filterkoeff. im Frequenzbereich
+X = zeros(C,1);              % Eingangsvektor im Frequenzbereich
+mu = zeros(C,1);             % Variable Schrittweite
+yy = zeros(C,1);             % Filterausgang im Zeitbereich
+YS  = zeros(C,1);            % Filterausgang im Frequenzbereich
+xzp = zeros(Lx+C-L,1);       % Eingangsvektor mit C-L führenden Nullen
+
+xzp(C-L+1:Lx+C-L) = x;       % Einfügen von Np führenden Nullen an den Eingangsvektor
+
+% Anfangswerte der Filterkoeffienten in den Frequenzbereich transformieren
+WS(1:C) = dspfft(wi(1:N),C);
+
+% -------------------------------------------------------------------------
+% Algorithmus Start
+% -------------------------------------------------------------------------
+flops(0);
+for k=1:K,
+
+  kL = (k-1)*L;
+
+  % Transformation des aktuellen Eingangsvektors in den Frequenzbereich
+  X(1:C) = dspfft(xzp(kL+1:kL+C),C); 
+
+  % Schnelle FFT-Faltung
+  YS = WS(1:C).*X(1:C) *C;
+
+  % Transformation des Filterausgangs in den Zeitbereich
+  yy = real(dspifft(YS,C));
+  
+  % Abspeichern der letzten L Werte des Filterausgangs
+  ys(kL+1:kL+L) = yy(C-L+1:C);
+
+  % Berechnung des Fehlers e(k)
+  ee(kL+1:kL+L) = d(kL+1:kL+L) - ys(kL+1:kL+L);
+  
+  % Transformation des Fehlers in den Frequenzbereich
+  E  = dspfft([zeros(C-L,1); ee(kL+1:kL+L)],C);
+
+  % Schätzung der mittleren Eingangsleistung Px(k) aus x(k)
+  PX = abs((1-lambda)*conj(X(1:C)).*X(1:C) *C + lambda*PX);
+
+  % Berechnung der variablen Schrittweite mu(k)
+  % mu(k) wird niemals grösser als eins
+  mu(1:C) = (alpha*gamma) ./(PX+gamma);
+
+  % Filterkoeffizenten-Update
+  WS(1:C) = WS(1:C) + mu(1:C) .* conj(X(1:C)) .* E *C;
+
+
+% Projektion der Filterkoeffizienten 
+  wf(1:C)  = real(dspifft(WS(1:C),C));
+  WS(1:C)  = dspfft(wf(1:N),C);
+
+end;
+wf = [wf(1:C-L+1) ; zeros(L-1,1)];   % Filterkoeffizienten am Ende der Adaption
+
+fpo=flops;
+
+% -------------------------------------------------------------------------
+% Ende FLMS.M 
+% -------------------------------------------------------------------------