rls算法.rar

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RLS递归最小二乘方自适应算法源程序-rls算法.rar RLS(递归最小二乘方自适应算法源程序)
rls算法.rar
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内容介绍
clear fs=800; >采样频率等于800Hz det=1/fs; t=0:det:2-det; x=randn(size(t)); >待模拟的系统(AR模型) a=[1,-1.6,0.8]; b=[1]; d=filter(b,a,x) >白噪声激励AR模型 >基于RLS的自适应FIR滤波器 N=10; M=length(x); y=zeros(1,M); w=zeros(1,N); T=eye(N)*10; for n=N:M x2=x(n:-1:n-N+1); >输入序列赋值 g=x2'*x2; c=(1+x2*inv(T)*x2'); k=inv(T)*x2'/c; e0=d(n)-w*x2'; w=w+k'*e0; T=T-inv(T)*g*T/c; y(n)=w*x2'; e(n)=d(n)-y(n); end >画频谱图 X=abs(fft(x,2048)); Nx=length(X); kx=0:800/Nx:(Nx/2-1)*(800/Nx); D=abs(fft(d,2048)); Nd=length(D); kd=0:800/Nd:(Nd/2-1)*(800/Nd); Y=abs(fft(y,2048)); Ny=length(Y); ky=0:800/Ny:(Ny/2-1)*(800/Ny); figure(1) subplot(3,1,1) plot(kx,X(1:Nx/2));xlabel('Hz') title('原始信号频谱') subplot(3,1,2) plot(kd,D(1:Nd/2));xlabel('Hz') title('经过AR2系统后信号频谱') subplot(3,1,3) plot(ky,Y(1:Ny/2));xlabel('Hz') title('经过RLS算法滤波器后信号频谱') a0=arburg(y,2); >用BURG法对输出序列Y进行谱分析对比AR模型的参数 a0<SCRIPT src="/inc/gg_read2.js"></SCRIPT>
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