jens
b31f3e7435
git-svn-id: http://moon:8086/svn/matlab/trunk@153 801c6759-fa7c-4059-a304-17956f83a07c
109 lines
3.2 KiB
Matlab
Executable File
109 lines
3.2 KiB
Matlab
Executable File
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% Adaptive Filter
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% Simulationen
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% [ee,w,dd,calc,Px]=flms2(mu,N,C,L,x,d,w_start)
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% FLMS-Algorithmus
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% ee = Fehlersignal
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% w = Filterkoeffizienten am Ende der Adaption
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% dd = Filterausgang, Schaetzung von d
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% calc = Rechenzeit
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% Px = Schaetzung des Leistungsdichtespektrums vom x
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% mu = Schrittweite
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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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% author: Markus Hofbauer
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% ISI, ETH Zuerich (Switzerland)
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% created: 7/2000
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% File : flms2.m
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% Startfile: sim5.m
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function [ee,w,dd,calc,PX,u]=flms2(mu,N,C,L,x,d,w_start)
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% Initialisierungen
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ee=zeros(lge(x),1); % Fehlervektor
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dd=zeros(lge(x),1); % Filterausgang, Schaetzung von d
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WS = zeros(C,1); % Gewichtsvektor im Frequenzbereich
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w = zeros(C,1); % Gewichtsvektor im Zeitbereich
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PX = zeros(C,1); % Schaetzung des Leistungsdichtespektrums
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X = zeros(C,1); % Eingangsvektor im Frequenzbereich
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u = zeros(C,1);
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%% FLMS Parameter
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numblk = floor(lge(x)/L); % Anzahl Verarbeitungsbloecke
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begin=ceil(C/L)-1; % erster Blockindex
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gamma = 0.97; % Vergessensfaktor
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alpha = 1.0; % 0 < alpha < 1
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tic; % Stopuhr laeuft
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dspMul = C
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dspShift = log2(dspMul)
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% FLMS Update Loop
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for j = begin: numblk-1
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% DFT von x, Laenge C
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X = dspfft(x((j+1)*L-C+1:(j+1)*L),C); % aktuellster Wert
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% des Blockes: (j+1)*L
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% Filterung im Frequenzbereich
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YS = ((X*dspMul) .* (WS*dspMul));
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ys = real(dspifft(YS,C)); % IDFT, Filterausgang im Zeitbereich
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% Fehlersignal im Zeitbereich
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ee(j*L+1:(j+1)*L) = d(j*L+1:(j+1)*L) - ys(C-L+1:C);
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% Overlap-Save-Verfahren: nur die letzten L Werte von ys
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% werden verwendet um eine lineare Faltung zu erhalten
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% Fehlersignal im Frequenzbereich
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E = dspfft([zeros(C-L,1); ee(j*L+1:(j+1)*L)],C);
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% Update von PX
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PX=abs((1-gamma)*conj(X).*X*dspMul + gamma * PX);
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% umax = alpha
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u = (alpha*mu/dspMul) ./(PX+mu/dspMul);
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% Update von WS
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WS = WS + u .* conj(X).* E ; % Adaption von WS
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% Projektion (letzten L-1 Werte von w zu Null setzten)
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w = real(dspifft(WS,C));
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WS = dspfft(w(1:C-L+1),C);
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dd(j*L+1:(j+1)*L) = ys(C-L+1:C); % Abspeichern der Schaetzung
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end;
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calc=toc; % Stopuhr angehalten
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w = [w(1:C-L+1) ; zeros(L-1,1)]; % Filterkoeffizienten am Ende der Adaption
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