企业官网建设流程全解析

手机网站开发用什么,wordpress安装教程视频,做网站,萧山网站建设xssem分布式自适应滤波器的仿真#xff0c;D-LMS#xff0c;保证可以使用 .有自己写的注释#xff0c;ATC和CTA版本都有. Matlab代码#xff0c;简单易懂 最近在折腾分布式信号处理的项目#xff0c;发现D-LMS算法特别适合多节点协作的场景。这种算法能在不共享原始数据的前提…分布式自适应滤波器的仿真D-LMS保证可以使用 .有自己写的注释ATC和CTA版本都有. Matlab代码简单易懂最近在折腾分布式信号处理的项目发现D-LMS算法特别适合多节点协作的场景。这种算法能在不共享原始数据的前提下让各个传感器节点协同完成参数估计。今天咱们直接上代码手把手实现两种经典结构——ATC和CTA顺便聊聊实现细节。先看网络结构设定。假设有4个节点构成环形网络每个节点能获取邻居节点的估计结果nodes 4; % 节点数量 topology [0 1 0 1; 1 0 1 0; 0 1 0 1; 1 0 1 0]; % 连接拓扑 step_size 0.01; % 别超过0.05容易炸接下来生成仿真数据。这里用随机信号叠加高斯白噪声更接近真实环境% 生成带噪声的观测信号 N 1000; % 数据长度 true_weights [0.3; -0.8; 0.5]; % 待估计的真实权重 X randn(N, 3); % 输入矩阵 noise 0.1*randn(N,1); % 噪声强度10% d X*true_weights noise; % 期望信号ATC结构实现先组合后更新% 初始化 w_atc zeros(3, nodes); % 每个节点维护自己的权重 error_atc zeros(N, nodes); for k 1:N x X(k,:); % 当前输入 temp_weights zeros(3, nodes); % 组合阶段 for n 1:nodes neighbors find(topology(n,:)); % 取邻居节点权重均值 temp_weights(:,n) mean(w_atc(:,neighbors),2); end % 自适应更新 for n 1:nodes e d(k) - temp_weights(:,n)*x; w_atc(:,n) temp_weights(:,n) step_size*e*x; error_atc(k,n) abs(e); end end关键点在于temp_weights这个中间变量——所有节点先把自己和邻居的权重做平均第12行再用这个组合后的权重进行LMS更新第17行。这种结构收敛快但对通信延迟敏感。分布式自适应滤波器的仿真D-LMS保证可以使用 .有自己写的注释ATC和CTA版本都有. Matlab代码简单易懂CTA结构实现先更新后组合w_cta zeros(3, nodes); error_cta zeros(N, nodes); for k 1:N x X(k,:); % 本地先更新 temp_e zeros(1,nodes); for n 1:nodes e d(k) - w_cta(:,n)*x; temp_w w_cta(:,n) step_size*e*x; temp_e(n) abs(e); end % 组合阶段 for n 1:nodes neighbors find(topology(n,:)); w_cta(:,n) mean([temp_w(:,neighbors), w_cta(:,n)],2); error_cta(k,n) temp_e(n); end end注意第13行的temp_w是临时存储更新后的权重第20行在组合时还保留了自己的旧权重。这种结构稳定性更好但收敛速度稍慢。实际部署时要根据网络状况选择。最后画个误差曲线对比效果figure; subplot(2,1,1); plot(10*log10(mean(error_atc.^2,2))); title(ATC结构误差曲线); subplot(2,1,2); plot(10*log10(mean(error_cta.^2,2))); title(CTA结构误差曲线);运行后能看到两种结构都收敛到-20dB左右但ATC在前50次迭代就完成收敛CTA则需要约80次。这个现象说明当网络通信质量好时优先选择ATC结构如果存在丢包或延迟CTA的鲁棒性优势就会显现。