常模类盲均衡算法研究的matlab程序

clear;
clf;
w=[2.9];
M=11;
var=0.001; %噪声方差
td=7;  %参考信号延时
N=400; % 训练次数
ii=500;%迭代次数
L=ii+td+M-1; %单个输入信号长度
u=0.038; %迭代步长
value=zeros（length（w）L-M+1-td）;

for ww=1:length（w）
    h=ones（13）;
    h（1）=0.5*（1+cos（2*pi/w（ww）））;
    h（3）=h（1）;
    e2=zeros（NL-M+1-td）;
    for n=1:N
        rand（‘seed‘n*N）;  
        X=sign（2*rand（1L）-1）; ;%产生随机信号序列
        D=zeros（size（X））;
        for mm=td+1:L 
            D（mm）=X（mm-td）;
        end 
        U=conv（Xh）;
        randn（‘seed‘n*N）;
        V=randn（size（U））.*sqrt（var）; %产生高斯噪声
        R=U+V; %自适应滤波器输入信号
        W=zeros（M1）; %滤波器参数的初始值为0
        for m=1:ii
            r=R（td+m:td+m+M-1）‘;
            y=r‘*W;
            e=D（td+m+M-1）-y; % 误差信号
            e2（nm）=e.^2; 
            W=W+2*u*e*r; %滤波器参数迭代
       
      
        end
    end
    value（ww:）=mean（e2）; %均方误差
    
end

semilogy（value（1:）‘g‘）;
title（‘CMA算法（u=0.038）‘）;
xlabel（‘迭代次数‘）;
ylabel（‘均方误差‘）;