用恒模算法进行盲自适应均衡的MATLAB仿真

如何通过MATLAB进行模拟与仿真MATLAB是一种用于科学计算、数据分析和可视化的强大工具，它也是进行模拟和仿真的理想选择。

通过MATLAB，用户可以编写脚本或函数来描述和模拟各种现象，并通过可视化结果来验证和分析模拟过程。

在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB进行模拟和仿真，包括建模、求解、可视化和分析。

首先，建立一个模型是进行模拟和仿真的第一步。

在MATLAB中，可以使用符号计算工具箱或数值计算方法来建立模型。

符号计算工具箱提供了一种使用符号表达式而不是数值进行计算的方法，这对于一些复杂系统的建模非常有用。

数值计算方法则使用数值解来近似求解模型。

在MATLAB中，可以通过定义变量和方程来建立模型。

例如，假设我们要建立一个简单的弹簧振动系统的模型，可以使用如下的方程：m*x''+k*x=0其中，m是质量，x是位移，k是弹簧常数。

我们可以使用MATLAB的符号计算工具箱来定义这个方程：syms x(t) m keqn = m * diff(x, t, t) + k * x == 0这样，我们就建立了一个描述弹簧振动系统的方程。

接下来，我们需要求解这个方程。

在MATLAB中，可以使用ode45函数来求解常微分方程。

例如，使用ode45函数求解上面的方程，并绘制振动的位移随时间的变化曲线：tspan = [0 10]; % 时间范围x0=1;%初始位移v0=0;%初始速度parameters = {m, k}; % 参数figure;plot(t, x(:, 1))xlabel('时间')ylabel('位移')title('弹簧振动')function dxdt = spring_ode(t, x, m, k)dxdt = [x(2); -k/m * x(1)];end在上面的代码中，我们定义了一个名为spring_ode的函数来描述弹簧振动的常微分方程。

毕业设计（论文）自适应均衡器的设计与仿真摘要在移动通信领域中，码间干扰始终是影响通信质量的主要因素之一。

为了提高通信质量，减少码间干扰，在接收端通常采用均衡技术抵消信道的影响。

由于信道响应是随着时间变化的，通常采用自适应均衡器。

自适应均衡器能够自动的调节系数从而跟踪信道，成为通信系统中一项关键的技术。

本篇论文在对无线通信信道进行研究的基础上，阐述了信道产生码间干扰的原因以及无码间干扰的条件，介绍了奈奎斯特第一准则和时域均衡的原理。

深入研究了均衡器的结构和自适应算法，在均衡器的结构中主要介绍了4种自适应均衡器结构即线性横向均衡器、线性格型均衡器、判决反馈均衡器和分数间隔均衡器，并对这几种结构进行了比较。

对于系数调整算法主要介绍了常用的几种算法，包括LMS算法、RLS算法以及盲均衡常用的恒模算法(CMA)，并讨论了它们各自的优缺点。

最后选用线性横向均衡器结构与上述3种系数调整算法，利用MATLAB进行仿真，并对结果进行分析与比较。

关键字：自适应均衡器，LMS，RLS，CMA ，MATLABAbstractIn the field of mobile communications, the inter-symbol interferences (ISI) is always one of the primary factor which effects transmission. Adaptive equalization is mainly solution of dealing with ISI. Equalizers are often used to combat the influence of channels for improving communication’s quality and decreasing ISI in receivers. Sometimes, channel response varies due to time, the adaptive equalizer is always necessary. Equalizer coefficients can be automatically adjusted to track the channel as a key communication system technology.On the basis of studying on wireless communication channel, this paper discusses the reasons of resulting inter-symbol interference (ISI) and without conditions, introduces Nyquist first rule and the theory of adaptive equalizers. The equalizer structures and the adaptive algorithm are particularly studied in this paper. Mainly introducing and comparing four adaptive equalizer structures, such as linear horizontal equalizer, line personality type equalizer, decision feedback equalizer, fractionally spaced equalizers. Then we research the algorithms of the adaptive equalizer which are often used, including LMS, RLS, CMA, and discuss their respective advantages and disadvantages. Finally, we choose different adaptive equalizer structures and algorithms, and use the MATALB tool to simulate, at the end of this paper we analyze and compare the results.Keywords: adaptive equalizer, LMS, RLS, CAM, MATLAB目录摘要 (I)ABSTRACT (II)目录 (III)第一章绪论 (1)1.1引言 (1)1.2国内(外)研究现状 (1)1.3论文研究的内容及主要工作 (2)第二章信道、码间干扰及均衡技术 (3)2.1信道 (3)2.1.1 恒参信道 (4)2.1.2 变参信道 (4)2.2通信信道模型 (6)2.3码间干扰 (7)2.4自适应均衡的原理与特点 (10)2.5本章小结 (11)第三章均衡器结构 (12)3.1自适应均衡简介 (12)3.2均衡器的分类 (12)3.3线性横向均衡器结构(LTE) (13)3.4线性格型均衡器(LLE) (14)3.5判决反馈均衡器(DFE) (15)3.6分数间隔均衡器(FSE) (17)3.7本章总结 (21)第四章自适应均衡算法的理论基础 (22)4.1最小均衡误差算法(LMS) (22)4.2递归最小二乘算法(RLS) (25)4.3盲均衡算法 (27)4.4本章小结 (30)第五章均衡器的仿真与实现 (31)5.1采用线性横向均衡器与LMS算法 (31)5.2采用线性横向均衡器与RLS算法 (31)5.3利用恒模算法和线性横向均衡器 (32)总结 (35)参考文献 (36)致谢 (37)附录 (38)第一章绪论1.1引言通常信道特性是一个复杂的函数，它可能包括各种线性失真、非线性失真、交调失真、衰落等。

如何利用Matlab进行模拟和仿真实验Matlab是一种功能强大的数学计算和数据可视化软件。

它不仅可以进行数学模拟和仿真实验，还可以处理数据、绘制图表和实施算法。

在工程、物理学、生物学等领域，Matlab被广泛用于解决各种实际问题。

本文将介绍如何利用Matlab进行模拟和仿真实验，并探讨其在实验设计和结果分析中的应用。

一. Matlab的基本功能Matlab具有很多基本功能，如矩阵操作、数值计算、符号计算等。

这些功能使得Matlab成为进行模拟和仿真实验的理想选择。

在Matlab中，可以定义和操作矩阵，进行线性代数运算，如求解方程组、矩阵求逆等。

此外，Matlab还提供了许多内置函数，可以进行数值计算和符号计算，如求解微分方程、积分、数值优化等。

二. 模拟实验的设计在进行模拟实验之前，首先需要设计实验方案。

实验设计包括选择合适的模型和参数设置，确定实验变量和观测指标等。

在Matlab中，可以使用函数或脚本来定义模型和参数，通过修改参数值来观察实验结果的变化。

比如，可以使用Matlab的模型库来选择合适的模型，然后使用函数传入参数值进行求解。

此外，Matlab还提供了绘图功能，可以绘制实验结果的图表，以便更直观地分析数据。

三. 仿真实验的实施在设计好实验方案后，就可以开始进行仿真实验了。

在Matlab中，可以使用已定义的模型和参数进行仿真计算。

可以通过Matlab的编程功能来实现计算过程的自动化。

比如，可以使用循环语句来迭代计算，以观察参数变化对结果的影响。

此外，Matlab还提供了随机数生成和统计分析函数，可以用于生成随机变量和分析实验数据。

四. 实验结果的分析在完成仿真实验后，需要对实验结果进行分析。

Matlab提供了丰富的数据处理和分析工具，可以对实验数据进行统计分析、绘图和可视化展示。

可以使用Matlab的数据处理函数来计算均值、标准差、相关系数等统计指标。

此外，Matlab还可以通过绘图函数来绘制直方图、散点图、线图等图形，以便更好地理解和展示数据。

如何使用Matlab技术进行模拟仿真引言在科学研究和工程设计中，模拟仿真是一种重要的工具。

它可以帮助研究人员和工程师预测和评估系统的性能、优化设计方案、解决问题等。

近年来，Matlab成为了广泛使用的科学计算软件，具有强大的数值计算和仿真功能。

本文将介绍如何使用Matlab技术进行模拟仿真，以及一些常见的应用案例。

一、Matlab的基本介绍Matlab是由美国MathWorks公司开发的一种科学计算软件。

它具有丰富的数学函数库和各种工具箱，可以进行数值计算、数据可视化、统计分析、信号处理、控制系统设计等。

Matlab是一种解释性的编程语言，用户可以通过编写脚本文件或使用命令行进行交互式计算。

二、Matlab的仿真建模工具Matlab提供了Simulink这一强大的仿真建模工具。

Simulink使用图形化界面，可以直观地构建系统模型。

可以将系统抽象成各种不同的模块，通过连接这些模块来描述系统的结构和行为。

Simulink支持常见的连续时间仿真、离散时间仿真和混合仿真，并提供了丰富的仿真调试工具。

三、Matlab的数值计算和优化在模拟仿真过程中，通常需要进行数值计算和参数优化。

Matlab提供了强大的数值计算功能，可以进行矩阵运算、数值积分、微分方程求解、优化等。

用户可以通过编写自定义函数和调用内置函数来实现数值计算和优化任务。

Matlab还提供了各种优化算法，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等，可以解决复杂的优化问题。

四、Matlab在控制系统设计中的应用控制系统是一种常见的工程系统，如何设计合适的控制策略是一个重要的问题。

Matlab提供了专门的控制系统工具箱，包括系统建模、控制器设计、仿真测试等功能。

用户可以使用Matlab进行控制系统建模，通过调整控制器参数来达到所需的性能指标，并使用Simulink进行仿真测试。

Matlab还提供了自适应控制、最优控制、模糊控制等高级控制方法，可以满足不同的控制需求。

模糊自适应整定PID控制matlab仿真程序(刘金锟-先进PID控制及其MATLAB仿真)2这个例子的程序百度文库里有很多版本，但我下了很多都有错误，运行不了。

以下程序我一字一字的敲出来的，已经成功运行，绝对无误。

仿真实例，被控对象为p G (s)=ss s 1047035.8752350023++ 采样时间为1ms ，采用模糊PID 控制进行阶跃响应，在第300个采样时间时控制器输出加1.0的干扰，相应的运行结果如图1~13所示。

仿真程序如下：将以下程序保存为fuzzypid.m 文件，即可得到仿真结果。

%fuzzy tunning PID controlclear all ;clear all ;a=newfis('fuzzpid');a=addvar(a,'input','e',[-3,3]); %parameter ea=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'input',1,'NM','trimf',[-3,-2,0]);a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,1]);a=addmf(a,'input',1,'Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1,1,3]);a=addmf(a,'input',1,'PM','trimf',[0,2,3]);a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1,3]);a=addvar(a,'input','ec',[-3,3]); %parameter eca=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'input',2,'NM','trimf',[-3,-2,0]);a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-3,-1,1]);a=addmf(a,'input',2,'Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-1,1,3]);a=addmf(a,'input',2,'PM','trimf',[0,2,3]);a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[1,3]);a=addvar(a,'output','kp',[-0.3,0.3]); %parameter kpa=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-0.3,-0.1]);a=addmf(a,'output',1,'NM','trimf',[-0.3,-0.2,0]);a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-0.3,-0.1,0.1]);a=addmf(a,'output',1,'Z','trimf',[-0.2,0,0.2]);a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-0.1,0.1,0.3]);a=addmf(a,'output',1,'PM','trimf',[0,0.2,0.3]);a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[0.1,0.3]);a=addvar(a,'output','ki',[-0.06,0.06]); %parameter ki a=addmf(a,'output',2,'NB','zmf',[-0.06,-0.02]);a=addmf(a,'output',2,'NM','trimf',[-0.06,-0.04,0]);a=addmf(a,'output',2,'NS','trimf',[-0.06,-0.02,0.02]); a=addmf(a,'output',2,'Z','trimf',[-0.04,0,0.04]);a=addmf(a,'output',2,'PS','trimf',[-0.02,0.02,0.06]);a=addmf(a,'output',2,'PM','trimf',[0,0.04,0.06]);a=addmf(a,'output',2,'PB','smf',[0.02,0.06]);a=addvar(a,'output','kd',[-3,3]); %parameter kda=addmf(a,'output',3,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'output',3,'NM','trimf',[-3,-2,0]);a=addmf(a,'output',3,'NS','trimf',[-3,-1,1]);a=addmf(a,'output',3,'Z','trimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'output',3,'PS','trimf',[-1,1,3]);a=addmf(a,'output',3,'PM','trimf',[0,2,3]);a=addmf(a,'output',3,'PB','smf',[1,3]);rulelist=[1 1 7 1 5 1 1;1 2 7 1 3 1 1;1 3 62 1 1 1;1 4 62 1 1 1;1 5 5 3 1 1 1;1 6 4 42 1 1;1 7 4 4 5 1 1;2 1 7 1 5 1 1;2 2 7 13 1 1;2 3 6 2 1 1 1;2 4 53 2 1 1;2 5 53 2 1 1;2 6 4 43 1 1;2 734 4 1 1;3 1 6 14 1 1;3 2 6 2 3 1 1;3 3 6 3 2 1 1;3 4 5 3 2 1 1;3 54 4 3 1 1;3 6 3 5 3 1 1;3 7 3 54 1 1;4 1 6 2 4 1 1;4 2 6 2 3 1 1;4 35 3 3 1 1;4 4 4 4 3 1 1;4 5 3 5 3 1 1;4 6 2 6 3 1 1;4 7 2 6 4 1 1;35 1 5 2 4 1 1;5 2 5 3 4 1 1;5 3 4 4 4 1 1;5 4 3 5 4 1 1;5 5 3 5 4 1 1;5 6 2 6 4 1 1;5 7 2 7 4 1 1;6 1 5 47 1 1;6 2 4 4 5 1 1;6 3 3 5 5 1 1;6 4 2 5 5 1 1;6 5 2 6 5 1 1;6 6 27 5 1 1;6 7 1 7 7 1 1;7 1 4 4 7 1 1;7 2 4 4 6 1 1;7 3 2 5 6 1 1;7 4 2 6 6 1 1;7 5 2 6 5 1 1;7 6 1 7 5 1 1;7 7 1 7 7 1 1];a=addrule(a,rulelist);a=setfis(a,'DefuzzMethod','mom');writefis(a,'fuzzpid');a=readfis('fuzzpid');%PID controllerts=0.001;sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]); dsys=c2d(sys,ts,'tustin');[num,den]=tfdata(dsys,'v');u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;x=[0,0,0]';4error_1=0;e_1=0.0;ec_1=0.0;kp0=0.40;kd0=1.0;ki0=0.0;for k=1:1:500time(k)=k*ts;rin(k)=1;%using fuzzy inference to tunning PIDk_pid=evalfis([e_1,ec_1],a);kp(k)=kp0+k_pid(1);ki(k)=ki0+k_pid(2);kd(k)=kd0+k_pid(3);u(k)=kp(k)*x(1)+kd(k)*x(2)+ki(k)*x(3);if k==300 %adding disturbance(1.0v at time 0.3s)u(k)=u(k)+1.0;endif u(k)>=10u(k)=10;endif u(k)<=-10u(k)=-10;endyout(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2-den(4)*y_3+num(1)*u(k)+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3;error(k)=rin(k)-yout(k);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%return of pid parameters%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);5x(1)=error(k); %calculating Px(2)=error(k)-error_1; %calculating Dx(3)=x(3)+error(k); %calculating De_1=x(1);ec_1=x(2);error_2=error_1;error_1=error(k);endshowrule(a)figure(1);plot(time,rin,'b',time,yout,'r'); xlabel('time(s)');ylabel( 'rin,yout');figure(2);plot(time,error,'r');xlabel('time(s)');ylabel( 'error ');figure(3);plot(time,u,'r');xlabel('time(s)');ylabel( 'u ');figure(4);plot(time,kp,'r');xlabel('time(s)');ylabel( 'kp ');figure(5);plot(time,ki,'r');xlabel('time(s)');ylabel( 'ki ');figure(6);plot(time,kd,'r');xlabel('time(s)');ylabel( 'kd ');figure(7);plotmf(a,'input',1);figure(8);plotmf(a,'input',2);figure(9);plotmf(a,'output',1);figure(10);plotmf(a,'output',2);figure(11);plotmf(a,'output',3);plotfis(a);fuzzy fuzzpid.fis6仿真运行结果：789。

基于恒模准则的盲均衡算法仿真
陶立伟
【期刊名称】《无线电工程》
【年(卷),期】2007(37)3
【摘要】阐述了用于信道盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理.针对恒模算法存在收敛速度慢和相位旋转等不足,对近年来出现的一些性能优良的基于恒模准则的盲均衡算法--变步长恒模算法、修正恒模算法和多模算法进行了分析与仿真,并对各种改进算法在不同调制方式下的优缺点进行了说明.最后得到不同算法均衡后的星座图和均方误差曲线,表明具有较好的均衡效果.
【总页数】3页(P22-24)
【作者】陶立伟
【作者单位】中国电子科技集团公司第54研究所,河北,石家庄,050081
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.基于恒模类的盲均衡算法的仿真研究 [J], 孟新红;孙丽君
2.基于行列变换的恒模医学CT图像盲均衡算法 [J], 孙云山;张立毅;段继忠
3.一种改进的基于恒模准则的盲均衡算法 [J], 栾松国
4.恒模盲均衡算法的物理级建模与仿真 [J], 刘剑锋;蒋卓勤;盛小平;霍效新
5.基于最大相关熵准则的恒模盲均衡算法 [J], 毕英杰; 李森
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如何在Matlab中进行模拟和仿真引言：模拟和仿真是数字化时代不可替代的工具，在众多领域具有广泛的应用。

Matlab作为一种强大的数学计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们进行各种模拟和仿真分析。

本文将介绍如何在Matlab中进行模拟和仿真，以及一些常用的技巧和注意事项。

一、Matlab中的模拟和仿真工具1. Matlab的基本特性Matlab具有高效的计算能力和友好的用户界面，支持多种数学运算、绘图和数据处理功能。

它提供了丰富的工具箱，可以满足不同领域的模拟和仿真需求。

2. Matlab SimulinkMatlab Simulink是Matlab中的一款强大的系统仿真工具，可用于建立各种复杂的动态系统模型。

通过使用Simulink中的模块和线路连接，可以直观地建立并仿真各种系统，如电路、机械系统、控制系统等。

3. Matlab中的其他工具箱除了Simulink，Matlab还提供了许多其他工具箱，如Signal Processing Toolbox、Control System Toolbox、Communication Toolbox等，可以用于处理和分析特定领域的信号、控制和通信问题。

这些工具箱提供了丰富的函数和算法，大大简化了模拟和仿真的过程。

二、Matlab模拟和仿真的基本步骤1. 建立模型在进行模拟和仿真之前，首先需要明确模型的目标和要求。

然后，根据模型的特点和公式，使用Matlab提供的函数和工具箱，建立相应的数学模型。

可以根据需要将模型分为多个子系统，以便更好地组织和管理模型。

2. 参数设置模型建立完成后，需要设置各个参数的数值。

这些参数可能包括模型的物理特性、控制参数等。

根据具体情况，可以通过手工输入、数据拟合或对已有数据的分析来确定参数的取值。

3. 运行仿真参数设置完成后，即可运行仿真。

Matlab提供了多种仿真方法，如连续仿真、离散仿真、Monte Carlo仿真等。