rls算法自适应均衡器matlab实现

% RLS算法 randn('seed', 0) ; rand('seed', 0) ; NoOfData =1000; % Set no of data points used for training Order = 10; % 自适应滤波权数 Lambda = 0.98 ; % 遗忘因子 Delta = 0.001 ; % 相关矩阵R的初始化 x = randn(NoOfData, 1) ;%高斯随机系列 h = rand(Order, 1) ; % 系统随机抽样 d = filter(h, 1, x) ; % 期望输出 t=1:NoOfData; % RLS算法的初始化 P = Delta * eye ( Order, Order ) ;%相关矩阵 w = zeros ( Order, 1 ) ;%滤波系数矢量的初始化 % RLS Adaptation for n = Order : NoOfData ; u = x(n:-1:n-Order+1) ;%延时函数 pi_ = u' * P ;%互相关函数 k = Lambda + pi_ * u ; K = pi_'/k;%增益矢量 e(n) = d(n) - w' * u ;%误差函数 w = w + K * e(n) ;%递归公式 PPrime = K * pi_ ; P = ( P - PPrime ) / Lambda ;%误差相关矩阵 w_err(n) = norm(h - w) ;%真实估计误差 end ; error=e.^2; % 作图表示结果 figure subplot plot(t,error,'r') figure ; plot(20*log10(abs(e))) ;%| e |的误差曲线 title('学习曲线') ; xlabel('迭代次数') ; ylabel('输出误差估计') ; figure ; semilogy(w_err) ;%作实际估计误差图 title('矢量估计误差') ; xlabel('迭代次数') ; ylabel('误差权矢量') ;