LMS均衡算法的matlab仿真

LMS均衡算法的matlab仿真，设置好数据：训练序列和传输数据，首先使用随机的训练序列进行训练达到均衡收敛，长度为2000，然后使用得到的抽头系数进行均衡，画出均衡前后的星座图比较，画出误差曲线。对LMS理解起到很好的作用。

%% 先训练，后不变均衡器抽头系数
close all;clear;clc;
%% LMS均衡 
N=4000;
len_fir=7;
len_tra=2000;
u=0.002;
tra_seq=randi（[01]1len_tra）;
data=randi（[01]1N-len_tra）;
s=[tra_seqdata];
ss=s;
ch=[1 -0.3 0.2 -0.1 0.02];
%ch=[0.2 -0.3 1 -0.3 0.2];
%ch=[0 0 1 0 0];
%ch=[0.8264 -0.1653 0.8512 0.1636 0.81];
s=conv（chs）;
sss=s;
s=s（length（ch）:N+length（ch）-1）;
s=-1*（1-2*s）;
%xn=s;
xn=awgn（s20‘measured‘）;%noise

y=zeros（1N）;
y（1:len_fir）=xn（1:len_fir）;
w=zeros（1len_fir）;%抽头系数
e=zeros（1N）;
 
%% 训练
M=len_tra;
for i=（len_fir+1）:M
    
   XN=xn（（i-len_fir+1）:（i））;
   
   %y（i）=w*XN‘;
   y（i）=dot（wXN）;
   
   e（i）=ss（i）-y（i）;
   
   %w=w+2*u*e（i）*XN;
   %w=w+2*u*sign（e（i））*XN;
   w=w+2*u*e（i）*sign（XN）;
   %w=w+2*u*sign（e（i））*sign（XN）;
   %a=1;b=0.001;w=w+2*u*e（i）*XN;u