% LMS-Algorithmus
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% function [ys,e,wf,fpo] = lms(x,d,N,mu,wi)
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% Parameter:
% x    : Eingangssignal
% d    : erwünschtes Signal (Referenzsignal)
% N    : Filterordnung
% mu   : konstante Schrittweite
% wi   : Startwerte der Filterkoeffizienten im Zeitbereich
%
% Rückgabewerte:
% ys   : Schätzung des erwünschten Signals d aus x
% e    : Fehler d - y
% wf   : Filterkoeffizienten am Ende der Adaption im Zeitbereich
% fpo  : Anzahl benötigten der Floating-Point Operationen

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% Datum : 20.7.2001
% Autor : Jens Ahrensfeld
% Thema : Diplomarbeit
% Datei : lms.m
% Benötigte Dateien: keine
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function [ys,e,wf,fpo] = lms(x,d,N,mu,wi)

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% Initialisierung LMS
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wf = wi;
y = zeros(length(x),1);
e = zeros(length(x),1);
flops(0);

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% LMS Adaptation
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for n = N : length(x)
	xs = x(n:-1:n-N+1);
	ys(n) = xs'*wf;
	e(n) = d(n) - ys(n);
	wf = wf + mu*e(n)*xs;
end ;
fpo = flops;

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% Ende lms.m