文档介绍：精品文档LMS算法自适应均衡器实验08S005073房永奎一、实验目的1、掌握LMS算法的计算过程，加深对LMS算法的理解。
2、研究用LMS算法自适应均衡引起失真的线性色散信道问题。
3、研究特征值扩散度(R)和步长参数对学****曲线的影
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r
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（3）
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其中其中方差
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2
2
2
（4）
r0h1
h2
h3
v
r1h1h2
h2h3
（5）
r
2
hh
（6）
1
3
2
。h1,h2,h3由（1）式中参数W决定。
v
附表1中列出：（1）自相关函数rl,l0,1,2的值；（2）最小特征值min，最大特征值max，特征值扩散度Rmax/min。由表可见，（W=）（W=）。
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精品文档三、程序流程图程序的主要流程图如图2所示。实验中在测特征值扩散度和步长参数时，对于和(R)分别赋予不同的值，即可画出学****曲线。
开始初始化输入参数W、步长μ、迭代次数N、实验次数M,抽头加权矩阵w及其阶数S产生序列{x}，并与信道脉冲响应h进行卷积得到Y=convx，h）加入干扰信道的白噪声νU=Y+νN对矩阵U进行重新排列，每行S个元素，且相邻行之间延时1个样值。
LMS算法计算误差信号试验次数L=L+1L>M？
Y计算集平均平方误差结束图2实验主要程序流程图四、实验内容及结果分析实验分为两个部分，以便改变特征值扩散度(R)与步长参数，用来估计基于LMS算法的自适应均衡器的响应。
实验1：特征值扩散度的影响
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精品文档设定步长参数=，满足1max，对于每一个特征值扩散度(R)，经过N=200次独立计算机实验，通过对瞬时均方误差e2(n)与n的关系曲线平均，可获得自适应滤波器的集平均学****曲线。
1100
10差误法平10均平集10-1-2W====
-3
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100
150
200
250
300
350
400
450
500
0
迭代次数图3自适应均衡LMS算法学****曲线[，改变特征值扩散度(R)]从图3中可以看出，当W值增大时，特征值扩散度的变化范围增大，但自适应均衡器的收敛速率降低。比如，当(R)=(即W=)时，自适应滤波器在均方意义上收敛到稳态大约要80次迭代，；当(R)=（即W=）时，均衡器大约经过200次迭代才收敛到稳态，。
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