《信号分析与处理》综合项目设计报告
误码率分析二进制序列或正弦信号自定义步长LMS算法误差分析归一化LMS算法误差分析图3 理想信号研究
（1） 二进制序列
生成二进制序列为输入信号，使其通过带有码间串扰的信道，并对该信号加噪，
再通过设计的自适应均衡器。用matlab进行仿真，当信噪比变化时，观察未经均衡和均衡后信号的误码率。
图4 误码率随信噪比变化曲线
图中红线表示的是未经均衡的信号，其误码率一直保持在较高的数值上。黑色
的曲线指的是信号经过步长为0.09的均衡器后误码率的变化，可看到误码率有了明显的下降。蓝色的线指的是信号经过步长为0.04的均衡器后误码率的变化，可见经均衡器均衡后的差错率有了明显的改善。
通过可以自定义输入步长观察均衡后信号的均方误差随迭代次数的变化。
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图5 步长为0.09均方误差变化曲线
图6 步长为0.01均方误差变化曲线
对自适应滤波器来说，最重要的实际考虑是收敛速度与稳态误差。从图中可看
出步长越小收敛的速度较慢，但步长较小时随迭代次数增加最终稳态效果较好。
为了达到更快的收敛速度与更小的稳态误差。采用归一化LMS算法，研究自定义算法次数对均衡后均方误差的影响。
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图7 1次NLMS算法均方误差变化曲线
图8 20次NLMS算法均方误差变化曲线
归一化LMS算法是时刻根据滤波器的输入来调整算法的步长，随着输入的逐渐增大，滤波器的稳态误差也会逐渐增大，此时需要通过调整步长μ，归一化LMS算法与LMS算法相比，具有更快的收敛速度与更小的稳态误差。算法运行次数越多，曲线越趋于理想化。
（2）正弦信号
以正弦信号为输入信号，研究通过具有码间串扰的信道，信号再通过均衡器后，观察信号均衡前后的变化，以评价均衡器的效果。
图9 正弦信号
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图10 均衡后的正弦信号
由图可知均衡器的效果不错，可以有效地减少码间串扰。 此模块的GUI界面：
图11 理论模块GUI界面
2、信号应用模块：
语音信号模拟信道自适应均衡器高频噪声巴特沃斯滤波器比较输出
特效处理
图12 语音信号研究
在理论研究的基础上，将语音信号作为输入信号研究自适应均衡器的效果，将语
音信号加入高频噪声后，再使其通过巴特沃斯滤波器比较均衡前后的声音效果，同样加高频噪声后再通过均衡器，观察均衡器的效果。之后按同样的操作可观察语音信号经过模拟信道后信号的变化以及自适应均衡器的实验效果。
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图13 原始语音信号波形
图14 经信道后的信号波形
图15 滤波后的频谱
图16 均衡后的频谱
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