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?? selparupd_nlms.m

?? System identification with adaptive filter using full and partial-update Normalised-Least-Mean-Squar
?? M
字號(hào):
function [e,w] = selparupd_nlms(x,d,N,M,w0,mu,epsilon)
%[e,w] = selparupd_nlms(x,d,N,M,w0,mu) implements the selective partial
%update NLMS algorithm. 
%   ----------------
%   input parameters
%   ----------------
%   x : Lx1 input signal
%   d : Lx1 desired response 
%   N : filter length
%   M : number of coefficients to be updated
%   w0 : Nx1 initialization
%   mu : step-size parameter
%   epsilon: regularization parameter (to avoid divide by zero)
%   ----------------
%   function outputs
%   ----------------
%   w : LxN evolution of coefficients
%   e : Lx1 error vector

x = x(:);
d = d(:);
w0 = w0(:);

L = length(x);
w = zeros(L,N);
e = zeros(L,1);

w(1,:) = w0';
xvec = zeros(N,1);

for i = 1:L-1
    xvec = [x(i);xvec(1:N-1)];
    e(i) = d(i)-w(i,:)*xvec;

    [xs,ix] = sort(-abs(xvec));     %rank
    de = zeros(1,N);
    de(ix(1:M)) = 1;
    IM = diag(de);

    upd = mu*e(i)*IM*xvec/(norm(IM*xvec)^2+epsilon);
    w(i+1,:) = w(i,:) + upd';
end
xvec = [x(L);xvec(1:N-1)];
e(L) = d(L)-w(L,:)*xvec;

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