mse for lms - learning curves please help

1 次查看（过去 30 天）
yuval ohayon
yuval ohayon 2018-12-23
重新打开： yuval ohayon 2018-12-23
hi iv written a code for lms algorithem and i want to add some learning curves..the error as a mu function,the mse error for several ittiration,someone can help ..?it random proccecing logic..
M=4001 %%%number of samples
fs=8000 %%%%hz
[B,A]=cheby2(4,20,[0.1 0.7 ]);%%%מקדמי פונקציית התמסורת
tf=dfilt.df2t([zeros(1,6) B],A);%%%padding 6 more zeros for shrink the signal (1 sample is now bigger 6 samples of before)
%%%%נדמה רעש אקראי ש'יכול להיגרם בכל חדר טיפוסי.מקלדת אנשים שהולכים אותות
%קופ ם מהקיר.ונשתמש בפוקציה פילטר שמנקה את האות מאותו גורם הרעשתבמישור
%הזמן ניתן לראות את הדעיכה שמאופיינת מרעש אקראי שנוצר בחדר.
H_ROOM=filter(tf,log(0.99*rand(1,M)+0.01).*sign(randn(1,M)).*exp(-0.002*(1:M))) ;
H_ROOM=H_ROOM/norm(H_ROOM) *4; %%%הכפלה ב4 על מנת שנוכל לראות את האות
t1=(0:M-1)*(1/fs);
figure(1);
plot(t1,H_ROOM);
xlim([0 0.25]);
xlabel('Time[sec]');
ylabel('amplitude');
title('Room Impluse response-padding 6 zeros');
%%%%נטען קובץ בנוי ממאטלאב כאות שמדבר האיש אל המיקרופון
load farspeech
x=x(1:length(x));%%%%להכניס את הקובץ אל משתנה בעל דגימות שבגודל הוקטור הדגום
echoed_signal=filter(H_ROOM,1,x); %%%% the far speach is with vibration,when we filtered it with the transfer function of the room impulse respone we visualize an echoed signal
%יש צורך לדמות את הקול שמועבר כדי לקבל סימלוציה שמתקרבת למציאות,האות שעובר
%מהמיקרופון עם רעשי הרקע הוא הוא האות המהודהד
%%הגבר ודחיסה לאות.
load nearspeech
v=v(1:length(v))
;%ה הקול המהודהד של האיש הראשון פלו רעשי רקע קטנים
n=(1:2680)
for i=1:2680
echoed_signal_new(i)=10.*echoed_signal(i*100) %%%%%%gain for seeing results
new_x(i)=10.*x(i*100)
person_2(i)=10.*v(i*100)
end
%%%%%lms algorithem
total_signal=echoed_signal_new+person_2+0.001*rand(1,length(n)) %%additional noise
w=zeros(1,length(n))
mu=input('mu please')
for i=1:length(n)
e(i)=total_signal(i)-w(i)'*new_x(i)
y_desired(i)=sum(w(i)'*new_x(i))
cost(i)=e(i)*e(i)
w(i+1)=w(i)+mu*e(i)*new_x(i) %%%determing coefficients
end
for i=1:length(n)
mse(i)=mean(abs(total_signal(i)-y_desired(i)).^2)
end
figure(5)
subplot(5,1,1)
plot(n,new_x(n))
title('desired signal')
xlim([0 2680])
subplot(5,1,2)
plot(n,person_2(n))
title('person 2 voice ')
xlabel('samples')
ylabel('amplitude')
xlim([0 2680])
subplot(5,1,3)
plot(n,total_signal(n))
title('echoed+ person2 and noise from transmition line and noise room')
xlim([0 2680])
ylim([-2 2])
subplot(5,1,4)
plot(mse)
title('mse error amplitude ')
xlabel('itterations')
ylabel('error value')
xlim([0 2680])
subplot(5,1,5)
plot(n,y_desired(n))
title('estimated adaptive output')
xlim([0 2680])
ylim([-2 2])
figure(6)
plot(n,w(n))
title('wight function')
xlim([0 2680])
  3 个评论
显示 1更早的评论
yuval ohayon
yuval ohayon 2018-12-23
how i get rid of the blank data??
what is tool ribbon?
the cut the samples to 2680 instead 268000
yuval ohayon
yuval ohayon 2018-12-23
no whats hppens is the vector get much smaller

请先登录，再进行评论。

请先登录，再回答此问题。

回答（1 个）

yuval ohayon
yuval ohayon 2018-12-23
编辑：madhan ravi 2018-12-23
M=4001 %%%number of samples
fs=8000 %%%%hz
[B,A]=cheby2(4,20,[0.1 0.7 ]);%%%מקדמי פונקציית התמסורת
tf=dfilt.df2t([zeros(1,6) B],A);%%%padding 6 more zeros for shrink the signal (1 sample is now bigger 6 samples of before)
%%%%נדמה רעש אקראי ש'יכול להיגרם בכל חדר טיפוסי.מקלדת אנשים שהולכים אותות
%קופ ם מהקיר.ונשתמש בפוקציה פילטר שמנקה את האות מאותו גורם הרעשתבמישור
%הזמן ניתן לראות את הדעיכה שמאופיינת מרעש אקראי שנוצר בחדר.
H_ROOM=filter(tf,log(0.99*rand(1,M)+0.01).*sign(randn(1,M)).*exp(-0.002*(1:M))) ;
H_ROOM=H_ROOM/norm(H_ROOM) *4; %%%הכפלה ב4 על מנת שנוכל לראות את האות
t1=(0:M-1)*(1/fs);
figure(1);
plot(t1,H_ROOM);
xlim([0 0.25]);
xlabel('Time[sec]');
ylabel('amplitude');
title('Room Impluse response-padding 6 zeros');
%%%%נטען קובץ בנוי ממאטלאב כאות שמדבר האיש אל המיקרופון
load farspeech
x=x(1:length(x));%%%%להכניס את הקובץ אל משתנה בעל דגימות שבגודל הוקטור הדגום
echoed_signal=filter(H_ROOM,1,x); %%%% the far speach is with vibration,when we filtered it with the transfer function of the room impulse respone we visualize an echoed signal
%יש צורך לדמות את הקול שמועבר כדי לקבל סימלוציה שמתקרבת למציאות,האות שעובר
%מהמיקרופון עם רעשי הרקע הוא הוא האות המהודהד
%%הגבר ודחיסה לאות.
load nearspeech
v=v(1:length(v))
;%ה הקול המהודהד של האיש הראשון פלו רעשי רקע קטנים
n=(1:2680)
for i=1:2680
echoed_signal_new(i)=10.*echoed_signal(i*100) %%%%%%gain for seeing results
new_x(i)=10.*x(i*100)
person_2(i)=10.*v(i*100)
end
%%%%%lms algorithem
total_signal=echoed_signal_new+person_2+0.001*rand(1,length(n)) %%additional noise
w=zeros(1,length(n))
mu=input('mu please')
for i=1:length(n)
e(i)=total_signal(i)-w(i)'*new_x(i)
y_desired(i)=sum(w(i)'*new_x(i))
w(i+1)=w(i)+mu*e(i)*new_x(i) %%%determing coefficients
end
for i=1:length(n)
mse(i)=mean(abs(total_signal(i)-y_desired(i)).^2)
end
figure(5)
subplot(5,1,1)
plot(n,new_x(n))
title('desired signal')
xlim([0 2680])
subplot(5,1,2)
plot(n,person_2(n))
title('person 2 voice ')
xlabel('samples')
ylabel('amplitude')
xlim([0 2680])
ylim([-10 10])
subplot(5,1,3)
plot(n,total_signal(n))
title('echoed+ person2 and noise from transmition line and noise room')
xlim([0 2680])
ylim([-2 2])
subplot(5,1,4)
plot(n,e(n))
title(' error amplitude ')
xlabel('itterations')
ylabel('error value')
xlim([0 2680])
ylim([-10 10])
subplot(5,1,5)
plot(n,y_desired(n))
title('estimated adaptive output')
xlim([0 2680])
ylim([-2 2])
figure(6)
plot(n,w(n))
title('wight function')
xlim([0 2680])
%

类别

在 Help Center 和 File Exchange 中查找有关 Linear Model Identification 的更多信息

标签

Community Treasure Hunt

Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!

Start Hunting!

Translated by