jens
b31f3e7435
git-svn-id: http://moon:8086/svn/matlab/trunk@153 801c6759-fa7c-4059-a304-17956f83a07c
71 lines
1.9 KiB
Matlab
Executable File
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1.9 KiB
Matlab
Executable File
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% Adaptive Filter
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% Simulationen
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% [E,W,w,inv_R]=rls(N,X,D,w_start,rho)
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% RLS-Algorithmus
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% E = Fehlersignal E[.]
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% W = Filterkoeffizienten im zeitlichen Verlauf
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% w = Filterkoeffizienten am Ende der Adaption
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% inv_R = Inverse deterministische Korrelationsmatrix
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% nach Adaptionsende
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% N = Anz. Filterkoeffizienten = Filterordnung+1
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% X = Filtereingang X[.]
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% D = erwuenschtes Signal D[.]
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% w_start = Startwerte Filterkoeffizienten
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% rho = Vergessensfaktor
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% author: Markus Hofbauer
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% ISI, ETH Zuerich (Switzerland)
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% created: 7/2000
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% File : rls.m
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% Startfile: simX.m
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function [E,W,w,inv_R]=rls(N,X,D,w_start,rho)
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p0=1000000; % Initialisierung von
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inv_R=p0*eye(N); % inv_R
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adaptlen=length(X);
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w= w_start;
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W=zeros(N,adaptlen);
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E=zeros(adaptlen,1);
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% RLS Update Loop
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for i=N:adaptlen
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W(:,i)=w;
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x = X(i:-1:i-N+1); % Eingangsvektor (x[k],x[k-1],..,x[k-N+1])
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y=x'*w; % Filterausgang
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e=D(i)-y; % Fehler
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c=1/(rho+x'*inv_R*x);
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inv_R=1/rho*(inv_R-c*inv_R*x*x'*inv_R); % Aufdatierung von inv_R
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w=w+inv_R*e*x; % Aufdatierung von w
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E(i)=e;
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end;
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