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基于自适应LMS滤波算法的信号均衡及QPSK星座图的均衡效果展示+代码仿真操作视频

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简介:
本视频详细介绍了基于自适应LMS滤波算法实现信号均衡的过程,并通过QPSK星座图展示了均衡效果,附带代码仿真操作演示。 领域:MATLAB自适应LMS滤波算法信号均衡 内容:基于自适应LMS滤波算法的信号均衡技术,展示经过该算法处理后的QPSK星座图,并提供代码仿真操作视频。 用处:适用于学习如何使用自适应LMS滤波算法进行信号均衡编程。 指向人群:本科、硕士和博士等教研人员及学生可以利用此资源进行相关研究与学习。 运行注意事项: - 建议在MATLAB 2021a或更高版本中测试; - 运行时请打开并执行Runme_.m文件,不要直接调用子函数文件; - 确保当前工作路径为工程所在目录(可通过MATLAB左侧的“Current Folder”窗口查看和设置)。 具体操作流程可参考提供的视频教程。

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  • LMSQPSK+仿
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    本视频详细介绍了基于自适应LMS滤波算法实现信号均衡的过程,并通过QPSK星座图展示了均衡效果,附带代码仿真操作演示。 领域:MATLAB自适应LMS滤波算法信号均衡 内容:基于自适应LMS滤波算法的信号均衡技术,展示经过该算法处理后的QPSK星座图,并提供代码仿真操作视频。 用处:适用于学习如何使用自适应LMS滤波算法进行信号均衡编程。 指向人群:本科、硕士和博士等教研人员及学生可以利用此资源进行相关研究与学习。 运行注意事项: - 建议在MATLAB 2021a或更高版本中测试; - 运行时请打开并执行Runme_.m文件,不要直接调用子函数文件; - 确保当前工作路径为工程所在目录(可通过MATLAB左侧的“Current Folder”窗口查看和设置)。 具体操作流程可参考提供的视频教程。
  • LMS器MATLAB仿
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    本研究通过MATLAB软件对基于符号LMS算法的自适应均衡器进行仿真分析,验证其在通信系统中的性能优化效果。 自适应均衡器是一种基于自适应均衡技术的装置,能够根据对信道特性的测量随时调整自身参数,以应对信道特性变化并消除码间干扰。
  • LMS实现:MATLABLMS开发
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    本文章介绍了利用MATLAB软件实现LMS(最小均方差)自适应均衡器的设计与仿真过程,详细讲解了LMS算法原理及其在通信系统中的应用。 LMS自适应均衡器是一种在通信系统中用于减少信道失真影响的重要算法,在数字通信领域尤其关键。该算法由Stebunov于1966年提出,其核心在于通过不断调整滤波器系数来最小化输入信号与输出之间的均方误差,从而达到对信道均衡的目的。 在MATLAB环境中实现LMS均衡器通常包括以下步骤: 1. **模型设定**:构建一个模拟的通信信道模型。该模型可以包含频率选择性衰落、多径传播等失真现象,并通过离散傅立叶变换(DFT)或随机过程进行仿真。 2. **滤波器设计**:LMS均衡器的核心是一个线性预测滤波器,其系数是可调的。初始状态时这些系数通常被设定为随机值。 3. **LMS算法执行**:该算法通过迭代公式不断更新滤波器参数: w(n+1) = w(n) + mu * e(n) * x(n)^T 其中,w(n) 表示第n次迭代的系数向量,mu 是学习速率,e(n) 为误差信号,x(n) 则是输入信号。 4. **误差计算**:通过比较期望输出与实际滤波器输出来确定误差值: e(n) = d(n) - y(n) 其中d(n) 表示目标或期望的信号,y(n) 是滤波器的实际响应。 5. **迭代更新**:算法在每次迭代时都会根据当前计算出的误差调整滤波器系数直至达到最小均方误差或者达到了设定的最大迭代次数为止。 6. **性能评估**:通过分析误码率(BER)、均方差(MSE)等指标来评价LMS均衡器的表现情况。 文件exp_12.mltbx和exp_12.zip可能包含了MATLAB实验项目的代码及数据。`exp_12.mltbx`是包含整个实现过程的Live Scripts,其中不仅有源代码还有详细的注释与结果展示;而`exp_12.zip`则可能是备份或存档文件,里面包括了辅助脚本、原始数据等信息。 在MATLAB R2012版及更早版本中,用户可以通过打开`exp_12.mltbx`来运行实验代码,并理解LMS自适应均衡器的工作原理。通过这一过程的学习者不仅能深入了解该算法的运作机制,还能学会如何使用MATLAB进行信号处理的实际应用。 总之,LMS自适应均衡器对于解决通信系统中的信道失真问题非常有效,而MATLAB则是实现此类算法的重要工具之一。解析并实践提供的代码可以帮助我们更好地理解这一技术,并增强在实际项目中运用该方法的能力。
  • LMS__LMS
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    简介:LMS(Least Mean Square)均衡技术是一种自适应信号处理方法,主要用于通信系统中的信道均衡。通过不断调整滤波器系数来最小化预测误差,从而改善接收信号的质量和稳定性,提高数据传输的准确性和可靠性。 基于MATLAB的LMS信道均衡仿真研究
  • LMS技术
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    本研究探讨了基于LMS(最小均方)算法的自适应均衡技术,旨在提高信号传输质量。通过不断调整滤波器系数以抵消信道失真,实现实时通信中的高效数据传输和噪声抑制。 为了实现自适应均衡,可以基于自适应系统逆辨识模型来估计发送符号,利用接收信号进行估算。设定训练序列的长度为500个符号。
  • MatlabLMS仿
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    本研究利用MATLAB软件平台,对LMS(最小均方)自适应滤波器进行仿真分析,旨在验证其在信号处理中的均衡效果,并优化算法参数以提高通信系统的性能。 在进行LMS均衡算法的MATLAB仿真过程中,需要设置训练序列和传输数据。首先使用长度为2000的随机训练序列对系统进行训练直至达到均衡收敛状态。接着利用所得抽头系数执行均衡操作,并绘制出均衡前后的星座图以作比较,同时生成误差曲线。这有助于深入理解LMS算法的工作原理及其效果。
  • CMA7_RAR_8PSK与BPSK_QPSK率分析_盲
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    本研究探讨了CMA算法在8PSK、BPSK和QPSK调制信号中的应用,重点分析了其星座图特征、均衡性能以及误码率,并评估了盲均衡的效果。 使用MCMA对BPSK、QPSK和8PSK进行盲均衡,并计算误码率,绘制星座图。
  • MATLABDFE与LMS系统性能仿实验
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    本视频详细讲解并演示了在MATLAB环境下实现DFE与LMS均衡算法的过程,包括系统仿真和代码编写操作,旨在帮助学习者深入理解通信系统中的自适应滤波技术。 领域:MATLAB 内容:基于MATLAB的DFE(Decision Feedback Equalizer)和LMS(Least Mean Squares)两种均衡算法的系统性能仿真及代码仿真操作视频。 用处:用于学习如何编程实现DFE和LMS这两种均衡算法,适用于本硕博等教研学习使用。 指向人群:适合在校学生、研究生以及博士生进行相关研究与教学活动时参考使用。 运行注意事项: 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 运行工程中的Runme_.m文件,并非直接调用子函数文件执行程序。 3. 在操作过程中,请确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为项目的主目录路径。具体的操作方法可以参考提供的视频教程进行学习和实践。
  • Matlab中水声LMS),包含调制、解调模块
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    本项目利用MATLAB开发了水声通信系统中基于LMS算法的自适应均衡技术,涵盖信号的调制与解调过程,并实现了有效的自适应均衡处理。 在水声信道中基于LMS算法的自适应均衡研究中,涵盖了调制、解调以及自适应均衡等多个模块的内容。