matlab的LMS算法

2026/4/23 11:00:47

??0.9

3.信道特性曲线

五.结论

固定抽头数M?11和W?3.1,步长?分别为0.01、0.045、0.09。这三个值都保证了算法的稳定性条件。得到100次平均的均方误差值。仿真结果如图2.8所示。由图2.8可知,在步长?满足算法稳定性的情况下,步长?较小(步长?=0.01,时需要多于1000次迭代才能收敛。)时,算法的收敛速度慢,为得到满意的结果所需要的采样数据多,但稳态失调误差较小。?值较大(步长

?=0.09时,算法大约在迭代100次后收敛)时,该算法收敛速度快,但稳态失

调误差变大。收敛速度与稳态失调误差是不可兼得的两个指标。所以对于步长?的选取需要折衷考虑。

均衡器的抽头数M为11时表现了最好的收敛性和最小的稳态误差,表明对上述传输环境M为11 抽头时可得到最好的均衡效果。我们知道LMS算法的收敛


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