自适应滤波器

1、LMS Filter模块仿真时，输出会发散，主要是mu值选取不合适，选取比较小的值就可以了

2、可以把网上的m文件通过 matlab coder工具直接转为C文件（不能直接使用，可以对比参考）

3、修改了网上的C代码可供参考

#include "LMS.h"

/* xn--------输入的信号序列（列向量）
 * itr-------迭代次数，标量，默认为xn的长度，M<itr<sizeof(xn)
 * en--------误差序列（itr*1）列向量
 * dn--------所期望的响应序列（列向量）
 * M---------滤波器的阶数（标量）
 * mu--------收敛因子（步长）标量
 * W---------滤波器权值矩阵，大小为M*itr
 * yn--------实际输出序列（列向量）*/


/*LMS具体算法*/
float * LMS_Filter(int itr, const float *xn, const float *dn, double mu, int length)
{
    static int i = 0;
    static int k = 0;
    static float y = 0.0;
    static float en[F_COUNT];
    static float W[M][F_COUNT];
    static float x[M];
    static float yn[F_COUNT];

    /*创建一个en全零矩阵，en(k)表示第k次迭代时预期输出与实际输入的误差*/
    for (i=0; i<itr; i++)
    {
        en[i] = 0;
    }

    /*创建一个W全零矩阵，每一行代表一个加权参量，每一列代表一次迭代*/
    for (i=0; i<M; i++)
        for (k=0; k<itr; k++)
            W[i][k] = 0;

    /*创建一个x全零矩阵*/
    for (i=0; i<M; i++)
        x[i] = 0;

    /*迭代计算*/
    for (k=M; k<=itr; k++)
    {
        /* 滤波器M个抽头的输入：从xn第k-1个值倒序取出M个样点的值放入x
         * y为滤波器输出：W的第K-2列与x的积的和*/
        for (i=0; i<M; i++)
        {
            x[i] = xn[k-i-1];
            y += W[i][k-2] * x[i];
        }        

        en[k-1] = dn[k-1] - y;  //第k次迭代的误差

        /*滤波器权值计算的迭代式*/
        for (i=0; i<M; i++)
        {
            W[i][k-1] = W[i][k-2] + 2*mu*en[k-1]*x[i];
        }

        y = 0.0;
    }

    /*创建一个yn全无穷大矩阵，维数与xn一样*/
    for (i=0; i<itr; i++)
    {
        yn[i] = 0.0;
    }

    /*求最优时滤波器的输出序列*/
    for (k=M; k<=length; k++)
    {
        for (i=0; i<M; i++)
        {
            x[i] = xn[k-i-1];
            y += W[i][k-2]*x[i];
        }

        yn[k-1] = y;
        y = 0.0;

    }

    return yn;
}