LMS算法实现自适应滤波器（C语言版）

上次只是发表了MATLAB版本的LMS算法，这次将C语言版的LMS算法一并发表，其中涉及到雅克比公式求矩阵最大特征值的部分我将后续发表到博客中，此C语言版本是本人自己研究MATLAB语言，然后独自翻译成C语言完成的，为了完成自适应滤波器，使用了STM32F767作为开发板，完整压缩包我已上传，需要者可移步下载。
 

LMS.c

#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][itr-1]*x[i];
        }

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

    }

    return yn;
}

LMS.h

#ifndef _LMS_H_
#define _LMS_H_

#include <stdio.h>
#include <float.h>
#include <math.h>
#include <string.h>

#define F_COUNT 1024
#define M 20

float * LMS_Filter(int itr, const float *xn, const float *dn, double mu, int length);

#endif