function lmsrls();
clear
samples_per_period=40;%周期采樣頻率
N=10*samples_per_period-1;%總采樣次數
signal(1)=2;
for i=2:N
    signal(i)=signal(i-1);
end
%signal=sin(2*pi*0.02*[0:N-1]);%初始輸入信號
figure;%作圖1的第一子圖
subplot(2,1,1);
plot(signal);
grid;
title('不含噪聲信號');
nvar=1;%噪聲方差
noise1=nvar*randn(1,N);%噪聲信號
noise2=nvar*randn(1,N);
X1=signal+noise1;%帶加性噪聲的輸入信號
X2=signal+noise2;%帶加性噪聲的輸入信號
M=32;%濾波器長度
mu=0.0035;%迭代步長
subplot(2,1,2);%作圖1的第二子圖
plot(X1);
grid;
title('自適應濾波器含噪聲輸入');


initial_status=initlms(zeros(1,M),mu);%濾波器設初值
[Y,e,initial_status]=adaptlms(X1,signal,initial_status);%LMS自適應濾波器輸出
%b  = fir1(31,0.5);     % FIR system to tbe identified
       %Y1  = filter(b,1,X2);    % Desired signal
c1=initial_status.coeffs;
Y1=filter(c1,1,X2);
figure;%作圖2的第一子圖
subplot(2,1,1);
plot(1:N,Y,'b',1:N,signal,'k',1:N,Y1,'r');
grid;
title('lms預測信號與實際信號的比較');
%legend('預測信號,實際
error=signal-Y;%輸出誤差信號
subplot(2,1,2);%作圖2的第二子圖
plot(error);
grid;
title('lms自適應濾波器的預測誤差'); 


       w0 = zeros(1,32);      % Initial filter coefficients
       P0 = 5*eye(32);        % Initial input correlation matrix inverse
       lam = 0.95;               % Exponential memory weighting factor
       S = initrls(w0,P0,lam);
       [y2,e2,S2] = adaptrls(X1,signal,S);
      % b  = fir1(31,0.5);     % FIR system to tbe identified
      % Y2  = filter(b,1,X2);    % Desired signal
       c2=S2.coeffs;
     Y2=filter(c2,1,X2) ; 
   figure;%作圖2的第一子圖
subplot(2,1,1);
plot(1:N,y2,'b',1:N,signal,'k',1:N,Y2,'r');
grid;
title('rls預測信號與實際信號的比較');
%legend('預測信號,實際信號');
error=signal-y2;%輸出誤差信號
subplot(2,1,2);%作圖2的第二子圖
plot(error);
grid;
title('rls自適應濾波器的預測誤差');