matlab的LMS算法

??0.9

3.信道特性曲线

五．结论

固定抽头数M?11和W?3.1，步长?分别为0.01、0.045、0.09。这三个值都保证了算法的稳定性条件。得到100次平均的均方误差值。仿真结果如图2.8所示。由图2.8可知，在步长?满足算法稳定性的情况下，步长?较小（步长?=0.01，时需要多于1000次迭代才能收敛。）时，算法的收敛速度慢，为得到满意的结果所需要的采样数据多，但稳态失调误差较小。?值较大（步长

?=0.09时，算法大约在迭代100次后收敛）时，该算法收敛速度快，但稳态失

调误差变大。收敛速度与稳态失调误差是不可兼得的两个指标。所以对于步长?的选取需要折衷考虑。

均衡器的抽头数M为11时表现了最好的收敛性和最小的稳态误差，表明对上述传输环境M为11 抽头时可得到最好的均衡效果。我们知道LMS算法的收敛