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%         Adaptive Filter 
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%         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 
%
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%
%	  author:  Markus Hofbauer
%                  ISI, ETH Zuerich (Switzerland)
%
%         created: 7/2000  
%         
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% File     :  flms2.m
%
% Startfile:  sim5.m
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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)

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% FLMS Update Loop
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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