询问matlab一个程序的各个语句什么意思，求讲解。急…… 大概回答一下，整个程序的基本结构1，模拟噪声信号。在程序里 xr 为初始信号，b 为噪声，x 即为叠加噪声的信号（这个程序里只有加性噪声，其他情况下有时还可能有乘性噪声，可随机应变），x也即为之后滤波的输入信号（维度均为200）这是第一个for循环做的事情，之后再初始化各个矩阵、向量就不用多说了。2，滤波。滤波的基本思想都是将需要处理的信号乘上一个滤波矩阵，之后得到滤波后的信号，其目的是尽可能使滤波后的信号初始信号（即xr）接近，即达到了除噪还原信号的目的。h 为滤波矩阵，y 为滤波后的信号，e为误差。这是第二个 for 循环中所作的滤波部分自适应滤波就是可以根据滤波结果将误差返回到输入端，对滤波器进行校正，以达到更好的滤波效果，减小误差。这是第二个 for 循环中的另一部分，校正滤波器。Cxx为误差相关矩阵，g 是增益矢量。g(i，：)=(Cxx*x(i-n+1：i)'./(1+x(i-n+1：i)*Cxx*x(i-n+1：i)'))'；Cxx=Cxx-g(i，：)'*x(i-n+1：i)*Cxx；h(i，：)=h(i-1，：)+e(1，i)*g(i，：)；这三个语句是在对滤波器进行迭代调整，具体原理就看RLS算法吧3，最后剩的就是画图，画出初始信号figure2、噪声信号figure1、滤波信号、误差figure3、滤波矢量figure4，之后再画伯德图。
WCDMA数据卡的关键技术 空时处理技术通过在空间和时间上联合进行信号处理可以非常有效地改善系统特性。随着第三代移动通信系统对空中接口标准的支持以及软件无线电的发展，空时处理技术必将融入自适应调制解调器中，从而达到优化系统设计的目的。采用空时处理的方法，系统的发送端或接收端使用多个天线，同时在空间和时间上处理信号，它所达到的效果是仅靠单个天线的单时间处理方法所不能实现的：可以在一个给定BER质量门限下，增加用户数；在小区给定的用户数下，改善BER特性；可以更有效地利用信号的发射功率等等。1、空时处理方法在单用户的情况下，空时处理方法的分类如图1所示。图1由于移动台一般不适于用多天线接收，在基站采用多个天线进行发射分集，可以使移动台的接收效果和移动台用多个接收天线时的效果相比拟，所以本文主要围绕基站的空时处理技术展开讨论。2、波束成形技术波束成形技术（Beamforming，BF）可分为自适应波束成形、固定波束和切换波束成形技术。固定波束即天线的方向图是固定的，把IS－95中的3个120°扇区分割即为固定波束。切换波束是对固定波束的扩展，将每个120°的扇区再分为多个更小的分区，每个分区有一固定波束，当用户在一扇区内移动时，切换波束机制。
求基于RLS算法和LMS的自适应滤波器的MATLAB程序`` 数字滤波器在数字信号处理中的应用广泛，是数字信号处理的重要基础。自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数，它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数使得滤波器输出和未知的输入之间的均方误差最小化，从而它可以实现最优滤波。自适应滤波器的算法有很多，有RLS（递归最小二乘法）和LMS（最小均方算法）等。自适应LMS算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法，在信号处理中得到广泛应用。本论文主要研究了自适应滤波器的基本结构和原理，然后介绍了最小均方误差算法(LMS算法)，并完成了一种基于MATLAB平台的自适应LMS自适应滤波器的设计，同时实现了对信号进行初步的降噪处理。通过仿真，我们实现了LMS自适应滤波算法，并从结果得知步长和滤波器的阶数是滤波器中很重要的两个参数，并通过修改它们证实了这一点，其中步长影响着收敛时间，而且阶数的大小也会大大地影响自适应滤波器的性能。
