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2022-06-30 13:32:40 +02:00
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+%
+%         Adaptive Filter 
+%
+%         Simulationen  
+%         
+%         [E,W,w,DD]=lms(mu, N, X, D, w_start)
+%
+%         LMS-Algorithmus
+%
+%         E  = Fehlersignal E[.]
+%         W  = Filterkoeffizienten im zeitlichen Verlauf
+%         w  = Filterkoeffizienten am Ende der Adaption
+%         DD = Filterausgang, Schaetzung von D
+%         mu = Schrittweite
+%         N  = Anz. Filterkoeffizienten = Filterordnung+1
+%         X  = Filtereingang X[.]
+%         D  = erwuenschtes Signal D[.]
+%         w_start = Startwerte Filterkoeffizienten 
+%
+%-------------------------------------------------------------------
+
+%
+%	  author:  Peter Wellig, Martin Haenggi, Markus Hofbauer
+%                  ISI, ETH Zuerich (Switzerland)
+%
+%         created: 7/2000  
+%         
+%
+%-------------------------------------------------------------------
+%
+% File     :  lms.m
+%
+% Startfile:  simX.m
+%
+%-------------------------------------------------------------------
+%===================================================================
+
+function [E,W,w,DD]=lms2(mu, N, X, D, w_start)
+
+% Initialisierungen
+adaptlen=length(X);       
+w = w_start;                
+W=zeros(N,adaptlen);
+DD=zeros(adaptlen,1); 
+E=zeros(adaptlen,1); 
+
+
+% Loop
+flops(0);
+for i=N:adaptlen
+  W(:,i) = w;
+
+  x      = X(i:-1:i-N+1); % Eingangsvektor (x[k],x[k-1],..,x[k-N+1])
+  y      = x'*w;          % Filterausgang 
+  e      = D(i)-y;        % Fehler     
+  w      = w+mu*e*x;      % Aufdatierung der Filterkoeffizienten
+
+  E(i)   = e;   
+  DD(i)  = y;
+end; 
+flops
+
+
+
+