用恒模算法进行盲自适应均衡的MATLAB仿真

基于MATLAB的自适应均衡器的研究毕业论自适应均衡器（Adaptive Equalizer）是一种用于消除信号传输中的失真影响的信号处理器。

在通信系统和数码信号处理中，信号在传输过程中容易受到噪声干扰和信号失真的影响，从而导致接收端的信号质量下降。

自适应均衡器通过根据接收端的反馈信息，调整均衡器的参数来补偿信号传输中的失真影响，从而提高信号质量。

MATLAB是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机语言和环境。

它提供了丰富的工具和函数库，可以方便地进行信号处理和模拟仿真。

基于MATLAB的自适应均衡器研究可以通过建立模型、仿真实验和性能评估来实现。

首先，在MATLAB中可以通过建立自适应均衡器模型来进行研究。

自适应均衡器的基本原理是根据接收信号和已知的传输信号之间的差异，调整均衡器的系数来补偿信号失真。

在MATLAB中，可以根据特定的信道模型和均衡算法来实现自适应均衡器模型。

其次，通过进行仿真实验可以验证自适应均衡器的性能。

在MATLAB 中，可以生成各种类型的信号，并通过添加噪声和失真来模拟信号传输中的实际情况。

然后，使用自适应均衡器模型来对仿真信号进行处理，并比较处理前后的信号质量。

通过观察误码率、信号噪声比等指标，可以评估自适应均衡器的性能。

最后，可以使用MATLAB进行自适应均衡器的性能分析和优化。

通过调整均衡器的参数和算法，可以优化自适应均衡器的性能。

MATLAB提供了各种工具和函数库，如优化算法工具箱、信号处理工具箱等，可以帮助研究人员快速分析和优化自适应均衡器的性能。

总之，基于MATLAB的自适应均衡器的研究可以通过建立模型、进行仿真实验和性能评估来实现。

MATLAB提供了丰富的工具和函数库，可以方便地进行信号处理和模拟仿真，从而帮助研究人员深入了解和优化自适应均衡器的工作原理和性能。

用恒模算法进行盲自适应均衡的MATLAB仿真一：仿真内容：1：了解盲均衡算法和CMA算法的原理；2：用CMA算法来仿真4QAM信号；二：算法原理：1：盲均衡算法：一般的均衡器需要训练和跟踪两个时期，在训练时期，需要已知信号的一些特性参数来训练均衡滤波器，或直接周期地发送训练序列。

由于训练序列并非含用户的数据，而占用了信道资源，自然会降低信道的利用率。

另外，在跟踪时期，不发送训练序列，若是信道特性是快速转变的，均衡器的性能将迅速恶化。

盲均衡能够不借助训练序列(即咱们通常所说的“盲”，而仅仅利用所接收到的信号序列即可对信道进行均衡。

换言之，其本身完全不用训练序列，就能够够自启动收敛并避免死锁情形，且能使滤波器的输出与要恢复的输入信号相等。

盲均衡从全然上幸免了训练序列的利用，收敛范围大，应用范围广，克服了传统自适应均衡的缺点，从而降低了对信道和信号的要求。

盲均衡的原理框图如下：在上图中，x(n)为系统的发送序列，h(n)为离散时刻传输信道的冲激响应，其依据所用调制方式的不同，能够是实值，也能够是复值;n(n)为信道中叠加的高斯噪声;y(n)为通过信道传输后的接收序列，同时也是均衡器的输入序列;w(n)为盲均衡器的冲激响应，盲均衡器一样采纳有限长横向滤波器，其长度为L;x为盲均衡器的输出信号，也即通过均衡后的恢复序列。

)(~n且有下式成立：y(n)=h(n)*x(n)+n(n)；x=w(n)*y(n)=w(n)*h(n)*x(n)；(~n)2：Bussgang算法Bussgang类盲均衡算法作为盲均衡算法的一个分支，是在原先需要训练序列的传统自适应均衡算法基础上进展起来的。

初期的盲均衡器以横向滤波器为大体结构，利用信号的物理特点选择适合的代价函数和误差操纵函数来调剂均衡器的权系数。

这种算法是以一种迭代方式进行盲均衡，并在均衡器的输出端对数据进行非线性变换，当算法以平均值达到收敛时，被均衡的序列表现为Bussgang 统计量。

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。

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。

在Matlab中进行模拟和仿真Matlab是一种功能强大的数学软件，广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。

它不仅拥有丰富的数学函数库和绘图工具，还提供了一套强大的仿真和模拟功能，使用户能够更加方便地进行系统建模和性能评估。

本文将以Matlab中的模拟和仿真为主题，介绍其应用和原理，希望能为读者提供一些有用的参考和指导。

一、模拟与仿真的基本概念模拟和仿真是现代科学和工程中常用的研究方法，通过对实际系统进行数学建模和计算机模拟，可以在不进行实际试验的情况下，预测和评估系统的性能和行为。

模拟和仿真能够节省时间和成本，提高研究效率，使得科学家和工程师能够更快地了解和优化系统。

在Matlab中，模拟和仿真一般包括以下几个步骤：首先，确定系统的数学模型，即建立数学方程或差分方程描述系统的动态行为。

其次，选择仿真方法和算法，根据系统的特点和需求，确定合适的模拟算法，如欧拉法、龙格-库塔法等。

然后，设定仿真参数，包括仿真时间、步长等，这些参数将影响仿真结果的准确性和计算效率。

最后，执行仿真，并对仿真结果进行分析和评估。

二、Matlab中的模拟功能在Matlab中，模拟功能是通过内置的仿真工具和函数库来实现的。

Matlab提供了一系列用于数学建模和仿真分析的函数、工具箱和工具。

例如，Simulink是Matlab中最常用的仿真工具之一，它基于图形化仿真模型，可以快速搭建各种系统的模型，并进行仿真和分析。

Simulink提供了丰富的模块和工具箱，能够满足不同系统的建模和仿真需求。

用户可以通过拖放模块、连接信号线的方式，构建系统模型，并设置参数、仿真时间等。

Simulink还支持自定义模块和函数，用户可以根据具体需要，编写自己的模块和函数，以满足特定的仿真需求。

除了Simulink之外，Matlab还提供了其他一些实用的仿真函数和工具，如ode45函数用于解非刚性系统的常微分方程，ode15s函数用于解刚性系统的常微分方程等。

MATLAB 环境下ISI 信道仿真及自适应均衡器设计程序说明一、系统模型二、ISI 信道仿真及LSM 算法自适应均衡器原理1、发送端和接收端滤波器的级联和在采样瞬间时的信道可用等效的离散时间FIR 信道滤波器来表示，Xn={0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088}，n={-5,-4,…,5}。

2、基于MSE （均方准则）的均衡器抽头系数的自适应算法为：^^1k k k k c c e y +=+∆其中^k c 代表抽头系数向量的估值，∆为迭代过程中的步长参数，k e 为误差信号，k y 代表在瞬时k 包含均衡器中2k+1接收信号值的行向量。

误差信号k e 表示为：k k k e a z =-；k z 为均衡器输出，k a 为已知信号序列。

最初用一已知伪随机序列{k a }在信道上将这个自适应均衡器进行训练。

在解调器端，均衡器用这个已知序列去调整它的系数，一旦初始调节完成，自适应均衡器就从一个训练模式切换到直接判决模式，这时：^k k k e a z =-，式中^k a 是检测器的输出。

为了确保收敛 和 在慢变化信道中好的跟踪能力，选择步长参数的一种经验公式是15(21)R k P ∆=+ 式中R P 代表接收到的信号加噪声的功率，它可以从接收信号中估计出。

三、仿真结果图四、结论分析从结果图中我们可以看出，在信噪比逐渐增大的过程中，未经均衡器均衡的差错率没有明显改善，可知系统中始终存在码间干扰造成的误码；经均衡器均衡后的差错率则有明显改善。

但我们同时也可以看到在信噪比较低情况下，均衡器均衡之后的误码率并没有明显改善，甚至没有未均衡的差错率低，这主要是因为噪声为随机信号，功率大时对源信号影响较大，而且均衡器不易跟踪；当我们把均衡器的步长调低后，跟踪能力增强，差错率降低。

附源程序代码：main_plot.mclear;clc;echo off;close all;N=10000; %指定信号序列长度info=random_binary(N); %产生二进制信号序列SNR_ in _dB=8:1:18; %AWGN信道信噪比for j=1:length(SNR _in_ dB)[y, len ]=channel(info, SNR _in _dB(j)); %通过既有码间干扰又有白噪声信道numoferr=0; %初始误码统计数for i=len+1:N+len, %从第len个码元开始为真实信元if (y(i)<0), %判决译码decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i-5)), %判断是否误码，统计误码码元个数numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 未经均衡器均衡，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'red*-'); %未经均衡器，误码率结果图hold on;delta_1=0.11; %指定自适应均衡器的步长delta_2=0.09; %指定自适应均衡器的步长for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_1); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.11 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i)),numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR _in _ dB, Pe ,'blacko-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图 hold on;for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_2); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.09 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i)),numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blue.-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图hold on;xlabel('SNR in dB');ylabel('Pe');title('ISI信道自适应均衡系统仿真');legend('未经均衡器均衡','经自适应均衡器均衡，步长detla=0.11',...'经自适应均衡器均衡，步长detla=0.09');random_binary.m%产生二进制信源随机序列function [info]=random_binary(N)if nargin == 0, %如果没有输入参数，则指定信息序列为10000个码元N=10000;end;for i=1:N,temp=rand;if (temp<0.5),info(i)=-1; % 1/2的概率输出为-1elseinfo(i)=1; % 1/2的概率输出为1endend;channel.m%模拟既有码间干扰又有高斯白噪声的信道function [y,len]=channel(x,snr_in_dB)SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10); %信噪比真值转换sigma=1/sqrt(2*SNR); %高斯白噪声的标准差%指定信道的ISI参数，可以看出此信道质量还是比较差的actual_isi=[0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088];len_ actual _isi=(length(actual_isi)-1)/2;len=len_actual_isi;y=conv(actual_isi,x); %信号通过信道，相当于信号序列与信道模型序列作卷积%需要指出，此时码元序列长度变为N+len-1，译码时我们从第len个码元开始到N+len个结束for i=1:2:size(y,2),[noise(i) noise(i+1)]=gngauss(sigma); %产生噪声end;y=y+noise; %叠加噪声gngauss . m%产生高斯白噪声function [gsrv1,gsrv2]=gngauss(m,sgma)if nargin == 0, %如果没有输入实参，则均方为0，标准差为1m=0; sgma=1;elseif nargin == 1, %如果输入实参为1个参数，则标准差为输入实参，均值为0 sgma=m; m=0;end;u=rand;z=sgma*(sqrt(2*log(1/(1-u))));u=rand;gsrv1=m+z*cos(2*pi*u);gsrv2=m+z*sin(2*pi*u);lm _equalizer .m%LSM算法自适应滤波器实现function [z]=lms_equalizer(y,info,delta)estimated_c=[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]; %初始抽头系数K=5;for k=1:size(y,2)-2*K,y_k=y(k:k+2*K); %获取码元，一次11个z_k=estimated_c*y_k'; %各抽头系数与码元相乘后求和e_k=info(k)-z_k; %误差估计estimated_c=estimated_c+delta*e_k*y_k; %计算校正抽头系数z(k)=z_k; %均衡后输出的码元序列end;。

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。

恒模算法及其在盲波束形成中的应用恒模算法及其在盲波束形成中的应用摘要：盲波束形成是一种通过自适应信号处理技术实现的多个接收天线的阵列信号处理方法。

恒模算法是盲波束形成中应用较为广泛的一种算法，它通过实时监测各个通道的信噪比，并相应地调整每个通道的增益，从而达到信号增强和干扰抑制的目的。

本文将对恒模算法的原理、实现方法以及在盲波束形成中的应用进行详细介绍。

一、引言随着通信技术的不断发展，无线通信系统在提高数据传输速率、增加连接数等方面面临着越来越多的挑战。

盲波束形成作为一种有效的天线阵列信号处理方法，能够有效提高信号质量，降低信号间干扰，因此在无线通信系统中得到了广泛的应用。

二、恒模算法原理恒模算法是一种基于自适应信号处理技术的方法，主要通过监测每个通道的信噪比来调整各个通道的增益，从而实现信号的增强和干扰的抑制。

其主要原理如下：1. 信噪比监测：通过对每个通道的输入信号进行功率估计和噪声估计，计算信噪比。

信噪比的计算可以采用均方误差法或最小均方误差法。

2. 增益调整：根据信噪比的大小，调整每个通道的增益。

当信噪比较低时，增加相应通道的增益；当信噪比较高时，降低相应通道的增益。

3. 误差更新：根据调整后的增益，计算误差信号，并将其作为输入信号进行下一次迭代。

三、恒模算法实现方法恒模算法的实现通常包括以下几个步骤：1. 初始化：设置每个通道的增益初始值。

2. 信号采集：通过天线阵列采集输入信号。

3. 信噪比计算：对每个通道的输入信号进行功率估计和噪声估计，计算信噪比。

4. 增益调整：根据信噪比的大小，调整每个通道的增益。

5. 误差计算：根据调整后的增益，计算误差信号。

6. 误差更新：将误差信号作为新的输入信号，进行下一次迭代。

7. 收敛判断：通过设定的终止条件，判断算法是否收敛，如果没有收敛则返回步骤4继续迭代。

四、恒模算法在盲波束形成中的应用恒模算法在盲波束形成中的应用主要包括：1. 信号增强：通过不断调整每个通道的增益，使得目标信号在接收端得到增强。

基于RLS算法实现自适应均衡器的MATLAB仿真1. 实验目的用RLS算法实现自适应均衡器，画出一次实验的误差平方的收敛曲线，给出最后设计滤波器系数。

一次实验的训练序列长度为500。

进行20次独立实验，画出误差平方的收敛曲线。

2. 实验原理自适应均衡器的工作过程包含两个阶段，一是训练过程，二是跟踪过程。

在训练过程中，发送端向接收机发射一组已知的固定长度训练序列，接收机根据训练序列设定滤波器的参数，使检测误码率最小。

典型的训练序列是伪随机二进制信号或一个固定的波形信号序列，紧跟在训练序列后面的是用户消息码元序列。

接收机的自适应均衡器采用递归算法估计信道特性，调整滤波器参数，补偿信道特性失真，训练序列的选择应满足接收机均衡器在最恶劣的信道条件下也能实现滤波器参数调整图1自适应均衡试验框图如图1所示，系统中使用两个独立的随机数发生器，一个用xn来表示，用来测试信道。

另一个用v(n)来表示，用来模拟接收器中加性白噪声的影响。

序列xn是xn=1的Bernoulli2序列，随变量xn具有零均值和单位方差。

第二个序列v(n)具有零均值，其方差v由实验中需要的信噪比决定。

均衡器有11个抽头。

3. MATLAB仿真1. RLS法1次实验clear;N=500;db=25;sh1=sqrt(10^(-db/10));u=;m=*sh1^2;error_s=0;for loop=1:1w=zeros(1,11)';p=1/m*eye(11,11);V=sh1*randn(1,N );Z=randn(1,N);x=sign(Z);for n=3:N;M(n)=*x(n)+*x(n-1)+*x(n-2);endz=M+V;for n=8:N;d(n)=x(n-7);endfor n=11:N;z1=[z(n) z(n-1) z(n-2) z(n-3) z(n-4) z(n-5) z(n-6) z(n-7) z(n-8) z(n-9) z(n-10)]';k=u^(-1).*p*z1./(1+u^(-1).*z1'*p*z1);e(n)=d(n)-w'*z1;w=w+k.*conj(e(n));p=u^(-1).*p-u^(-1).*k*z1'*p;y(n)=w'*z1;e1(n)=d(n)-w'*z1;enderror_s=error_s+e.^2;endwerror_s=error_s./1;n=1:N;plot(n,error_s);xlabel('n (忘却因子u=1;DB=25时)');ylabel('误差');title('RLS法1次实验误差平方的均值曲线 ');2. RLS法20次实验clear;N=500;db=25;sh1=sqrt(10^(-db/10));u=;m=*sh1^2;error_s=0;for loop=1:20w=zeros(1,11)';p=1/m*eye(11,11);V=sh1*randn(1,N );Z=randn(1,N);x=sign(Z);for n=3:N;M(n)=*x(n)+*x(n-1)+*x(n-2);endz=M+V;for n=8:N;d(n)=x(n-7);endfor n=11:N;z1=[z(n) z(n-1) z(n-2) z(n-3) z(n-4) z(n-5) z(n-6) z(n-7) z(n-8) z(n-9) z(n-10)]';k=u^(-1).*p*z1./(1+u^(-1).*z1'*p*z1);e(n)=d(n)-w'*z1;w=w+k.*conj(e(n));p=u^(-1).*p-u^(-1).*k*z1'*p;y(n)=w'*z1;e1(n)=d(n)-w'*z1;enderror_s=error_s+e.^2;endwerror_s=error_s./20;n=1:N;plot(n,error_s);xlabel('n (忘却因子u=1;DB=25时)');ylabel('误差');title('RLS法20次实验误差平方的均值曲线 ');4. 实验结果图2图3。

MATLAB环境下ISI信道仿真及自适应均衡器设计程序说明MATLAB是一种广泛用于科学计算和工程领域的高级编程语言和环境。

在MATLAB环境下，可以进行ISI（Inter-Symbol Interference）信道仿真及自适应均衡器设计。

ISI是指传输过程中，当前符号对后续符号产生的干扰，会导致接收端的误码率增加。

自适应均衡器旨在消除ISI，提高信号的传输质量。

下面是一个示例程序，用于说明在MATLAB环境下进行ISI信道仿真及自适应均衡器设计的步骤和方法：1.生成发送信号：首先，定义发送信号的长度和发送符号序列。

可以使用随机数生成器或自定义发送符号序列。

例如，可以使用randi函数生成一个长度为N的随机二进制序列。

2.传输信号：将发送信号通过ISI信道传输。

可以使用MATLAB中的conv函数来模拟信号通过ISI信道，conv函数将发送信号与信道冲激响应进行卷积操作。

信道冲激响应可以根据具体的信道特性进行定义，例如，可以使用瑞利衰落信道或AWGN（Additive White Gaussian Noise）信道。

3.加入噪声：在传输信号的基础上添加噪声。

可以使用MATLAB中的awgn函数来添加高斯白噪声。

awgn函数通过指定信号的信噪比（SNR）来控制噪声的强度。

4.接收信号：接收被噪声污染的信号。

可以使用MATLAB中的corr函数来计算接收信号与发送信号之间的相关性，以便后续均衡器设计。

5.自适应均衡器设计：使用自适应均衡器算法来消除ISI。

在MATLAB环境中，有多种自适应均衡器算法可供选择，包括LMS（Least Mean Squares）、NLMS （Normalized Least Mean Squares）、RLS（Recursive Least Squares）等算法。

6.误码率评估：使用误码率作为性能指标来评估均衡器的性能。

可以通过比较接收信号与发送信号之间的误差来计算误码率。

( 此文档为word 格式，下载后您可任意编辑修改！)CMA 盲均衡算法仿真研究摘要盲均衡是一种新兴的自适应均衡技术，它不需要参考输入的训练序列来维持正常工作，仅依据接收序列本身的先验信息来均衡信道特性。

自它出现后，就得到广泛的关注，并在许多领域中得到应用。

本文系统地分析研究和归纳总结了盲均衡的基本理论。

重点分析了Bussgang类盲均衡算法中的恒模(CMA, Constant Modulus Algorithm )盲均衡算法。

分析了传统CMA盲均衡算法的收敛性能，由于采用固定步长，使得收敛速度和收敛精度之间相互制约，其应用受到很大的限制。

为了解决这一矛盾，本文提出了一种基于均方误差(MSE, Mean Square Error)的CMA盲均衡算法，这是一种利用时变步长来代替固定步长的自适应变步长CMA盲均衡算法，并进行了计算机仿真。

结果表明改进算法相对于CMA算法收敛性能有一定的提高。

关键字:盲均衡,恒模算法, 变步长,均方误差CMA BLIND EQUALIZATION ALGORITHM SIMULATIONABSTRACTThis paper analyzed systematically studies and summaried the blind balanced elementary theory. Analysis focused on the Bussgang type blind equalization of constant modulus algorithm (CMA, Constant Modulus Algorithm) algorithm for blind equalization. This paper analyzes of the traditional CMA blind equalization algorithm performance, as a result of the use of fixed-step, making convergence speed and residual error become a contradiction, which makes the application fields of CMA algorithm limited. In order to solve thecontradiction ,this paper derives an improved CMA blind equalization algorithm utilizing the vary of MSE. This is an adaptive variable step-size CMA blind equalization algorithm, which uses a time-varying step size to replace the fixed step size. The simulation with computer shows the improved algorithms CMA algorithm.KEYWORDS: blind equalization , Constant Modulus Algorithm , variable step-size, Mean Square Error目录摘要（中文）................................................................... I...摘要（外文）.. (II)1绪论 (1)1.1研究盲均衡的目的和意义 (1)1.2盲均衡的研究现状 (2)1.3衡量算法收敛性能的指标 (3)2恒模算法 (4)2.1盲均衡的基本结构 (4)2.2Bussgang类盲均衡算法 (6)2.2.1决策指向算法 (7)2.2.2 Sato 算法 (7)2.2.3 Godard 算法 (8)2.3恒模算法的提出 (8)2.4恒模算法的理论推导 (9)2.5步长因子对恒模算法收敛性能的影响 (11)3基于剩余误差的变步长恒模盲均衡算法 (17)3.1恒模算法中剩余误差的分析 (17)3.2基于MSE的变步长恒模盲均衡算法 (18)3.2.1基于MSE的变步长恒模盲均衡算法的表达形式 (18)3.2.2算法性能分析 (18)3.3基于MSE的变步长恒模算法的MATLAB实现 (19)结论 (24)参考文献 (25)附录 (26)致谢 (32)1 绪论盲均衡是一种新兴的自适应均衡技术，它不需要参考输入的训练序列来维持正常工作，仅依据接收序列本身的先验信息来均衡信道特性。

如何使用Matlab进行模拟与仿真使用Matlab进行模拟与仿真引言：现今，计算机软件在工程领域的应用越来越广泛。

特别是在模拟与仿真方面，计算机软件成为了工程师们不可或缺的工具。

在诸多的计算机软件中，Matlab无疑是一个备受赞誉的工具，它凭借其强大的数学计算和数据处理功能，成为了工程师们首选的软件之一。

在本文中，我们将探讨如何使用Matlab进行模拟与仿真。

一、Matlab的基础知识Matlab是一款专业的科学计算软件，它可以进行数值计算、矩阵运算、绘图和数据分析等多种功能。

在使用Matlab进行模拟与仿真之前，我们需要掌握一些基础知识。

首先，我们需要了解Matlab的环境。

Matlab的环境分为三个主要窗口：命令窗口、编辑器窗口和工作空间窗口。

命令窗口是用户与Matlab交互的地方，可以输入命令进行计算和操作；编辑器窗口用于编辑和保存Matlab脚本文件；工作空间窗口显示了当前的变量和数据。

其次，我们需要了解Matlab的基本语法。

Matlab的语法与其他编程语言有些不同，它使用矩阵和向量的形式进行计算。

我们可以使用Matlab提供的函数进行数学计算，也可以自定义函数来实现特定的功能。

最后，我们需要熟悉Matlab的常用函数和工具箱。

Matlab提供了丰富的函数和工具箱，用于各种不同类型的模拟和仿真任务。

例如，Simulink工具箱是用于系统仿真和控制设计的工具箱，Signal Processing工具箱是用于信号处理和滤波的工具箱。

二、使用Matlab进行模拟Matlab提供了强大的数值计算能力，可以用于各种数字系统的模拟。

在进行模拟之前，我们需要定义我们要模拟的系统方程或模型，并设置合适的参数。

在模拟之前，我们可以使用Matlab的绘图功能来可视化我们的系统或模型。

Matlab提供了各种绘图函数，可以绘制出系统的输入输出关系图、频率响应图等。

通过可视化，我们可以更好地理解系统的特性和行为。