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2022-06-30 13:32:40 +02:00
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@@ -0,0 +1,108 @@
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+%
+%         Adaptive Filter 
+%
+%         Simulationen  
+%         
+%         [ee,w,dd,calc,Px]=flms2(mu,N,C,L,x,d,w_start)
+%
+%         FLMS-Algorithmus
+%
+%         ee      = Fehlersignal 
+%         w       = Filterkoeffizienten am Ende der Adaption
+%         dd      = Filterausgang, Schaetzung von d
+%         calc    = Rechenzeit
+%         Px      = Schaetzung des Leistungsdichtespektrums vom x
+%         mu      = Schrittweite
+%         N       = Anz. Filterkoeffizienten = Filterordnung+1
+%         X       = Filtereingang x[.]
+%         d       = erwuenschtes Signal d[.]
+%         w_start = Startwerte Filterkoeffizienten 
+%
+%-------------------------------------------------------------------
+
+%
+%	  author:  Markus Hofbauer
+%                  ISI, ETH Zuerich (Switzerland)
+%
+%         created: 7/2000  
+%         
+%
+%-------------------------------------------------------------------
+%
+% File     :  flms2.m
+%
+% Startfile:  sim5.m
+%
+%-------------------------------------------------------------------
+%===================================================================
+
+function [ee,w,dd,calc,PX,u]=flms2(mu,N,C,L,x,d,w_start)
+
+% Initialisierungen
+
+ee=zeros(lge(x),1);     % Fehlervektor
+dd=zeros(lge(x),1);     % Filterausgang, Schaetzung von d
+WS = zeros(C,1);	% Gewichtsvektor im Frequenzbereich
+w  = zeros(C,1);        % Gewichtsvektor im Zeitbereich
+PX = zeros(C,1);	% Schaetzung des  Leistungsdichtespektrums
+X  = zeros(C,1);	% Eingangsvektor im Frequenzbereich
+u  = zeros(C,1);
+
+%% FLMS Parameter
+numblk = floor(lge(x)/L);    % Anzahl Verarbeitungsbloecke
+begin=ceil(C/L)-1;           % erster Blockindex
+gamma = 0.97;	             % Vergessensfaktor
+alpha = 1.0;		     % 0 < alpha < 1			
+
+tic;     % Stopuhr laeuft
+
+dspMul   = C
+dspShift = log2(dspMul)
+
+%-------------------------------------------------------------------
+% FLMS Update Loop
+%-------------------------------------------------------------------
+
+for j = begin: numblk-1
+
+  % DFT von x, Laenge C
+  X = dspfft(x((j+1)*L-C+1:(j+1)*L),C);	% aktuellster Wert
+                                        % des Blockes: (j+1)*L		
+  % Filterung im Frequenzbereich 
+  YS = ((X*dspMul) .* (WS*dspMul));
+
+  ys = real(dspifft(YS,C));		 % IDFT, Filterausgang im Zeitbereich 
+
+  % Fehlersignal im Zeitbereich
+  ee(j*L+1:(j+1)*L) = d(j*L+1:(j+1)*L) - ys(C-L+1:C);
+            % Overlap-Save-Verfahren: nur die letzten L Werte von ys 
+	    % werden verwendet um eine lineare Faltung zu erhalten
+
+  % Fehlersignal im Frequenzbereich
+  E = dspfft([zeros(C-L,1); ee(j*L+1:(j+1)*L)],C);  
+  
+  % Update von PX  
+  PX=abs((1-gamma)*conj(X).*X*dspMul + gamma * PX);
+  
+  % umax = alpha
+  u = (alpha*mu/dspMul) ./(PX+mu/dspMul);
+  
+  % Update von WS
+  WS = WS + u .* conj(X).* E ;  % Adaption von WS
+    
+  % Projektion (letzten L-1 Werte von w zu Null setzten)
+  w = real(dspifft(WS,C));               
+  WS = dspfft(w(1:C-L+1),C);           
+
+   
+  dd(j*L+1:(j+1)*L) = ys(C-L+1:C);     % Abspeichern der Schaetzung
+
+end; 
+
+calc=toc;                          % Stopuhr angehalten
+w = [w(1:C-L+1) ; zeros(L-1,1)];   % Filterkoeffizienten am Ende der Adaption
+
+
+