jens
b31f3e7435
git-svn-id: http://moon:8086/svn/matlab/trunk@153 801c6759-fa7c-4059-a304-17956f83a07c
56 lines
2.0 KiB
Matlab
Executable File
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2.0 KiB
Matlab
Executable File
% RLS-Algorithmus
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% function [dd,e,wf,fpo] = rls(x,d,N,mu,rho,wi)
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% Parameter:
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% x : Eingangssignal
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% d : erwünschtes Signal (Referenzsignal)
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% N : Filterordnung
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% mu : konstante Schrittweite
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% rho : Vergessensfaktor
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% wi : Startwerte der Filterkoeffizienten im Zeitbereich
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%
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% Rückgabewerte:
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% dd : Schätzung d' des Referenzsignals d aus x
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% e : Fehler d - d'
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% wf : Filterkoeffizienten am Ende der Adaption im Zeitbereich
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% fpo : Anzahl der benötigten Floating-Point Operationen
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% Datum : 27.3.2002
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% Autor : Jens Ahrensfeld
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% Thema : Diplomarbeit
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% Datei : rls.m
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function [dd,e,wf,fpo] = rls(x,d,N,mu,rho,wi)
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% Initialisierung RLS
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wf = wi;
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dd = zeros(length(x),1);
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e = zeros(length(x),1);
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eta = 1000000;
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R_ = eta * eye(N); % inverse Autokorrelationsmatrix R
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flops(0);
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% RLS Adaptation
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for n = N : length(x)
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xs = x(n:-1:n-N+1); % Eingangsvektor
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dd(n) = xs' * wf; % Filterung
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e(n) = d(n) - dd(n); % a priori-Fehler
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z = R_ * xs; % gefilterter Datenvektor z
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vn = 1/(rho + xs'*z); % Normierungskonstante
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zn = vn*z; % Normierung
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wf = wf + mu*e(n)*zn; % Aktualisierung der Filterkoeffizienten
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R_ = 1/rho * (R_ - zn*xs'*R_); % Aktualisierung der inversen
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% Autokorrelationsmatrix R
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end ;
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fpo = flops;
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% Ende rls.m
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