LMS算法滤波前后的误差问题

lincolnlee

现在用到LMS做一个仿真，就是生成一组数据，然后给这组数加上噪声，然后利用LMS算法，用
原始数据作为期望值进行滤波，
但是我发现，利用LMS算法自适应滤波前后， 数据变化并不大，滤波前的误差（加上噪声的数
据和原始数据之差）和滤波后的误差（滤波后
的数据和原始数据之差）基本相同，甚至LMS滤波后误差更大！！！ 小弟不解，求高人指教！
！
附上代码
% N=2000;
%y=zeros(N,1);
%e=zeros(N,1);
%eUn=zeros(N,1);
%w=zeros(tap,N);
%u=zeros(tap,1);
%steplength=0.03;
%displaysize=1000;
%count=0;
% data0=rand(1,N);
% for k=1:length(data0)
% if data0(k)>0.5
%    data0(k)=1;
% else
%     data0(k)=-1;
% end
% end
%
% spow=( sum((abs(data0)).^2))/length(data0) ;
% attn=0.5*spow*10.^(-10/10);  
% attn=sqrt(attn);
% noise=randn(1,length(data0)).*attn;
% data1=data0+(noise);
% data0=[zeros(1,tap-1),data0];
% data1=[zeros(1,tap-1),data1];
% data1=data1.';
%
% for n=tap:N
%     u=data1(n:-1:n-tap+1);
%     e(n)=data0(n)-w(:,n)'*u;
%     w(:,n+1)=w(:,n)+steplength*u*conj(e(n));
%     
%     eUn(n)=data0(n)-data1(n);
% end

lincolnlee

不要沉啊