資源簡(jiǎn)介
遞歸最小二乘(RLS)算法在信號(hào)自適應(yīng)濾波分析中廣泛應(yīng)用,遞歸最小二乘(RLS)算法收斂速度快,且對(duì)自相關(guān)矩陣特征值的分散性不敏感,然而其計(jì)算量交大,本章主要研究基于RLS進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)與MATLAB實(shí)現(xiàn)。

代碼片段和文件信息
clcclearclose?all
warning?off??????%?消除警告
N?=?1000;????????%?信號(hào)觀測(cè)長(zhǎng)度
a1?=?0.99;???????%?一階AR參數(shù)
sigma?=?0.0731;?%?加性白噪聲方差
v?=?sqrt(sigma)*randn(N1);?%?產(chǎn)生v(n)加性白噪聲
u0?=?[0];??????%?初始數(shù)據(jù)
num?=?1;???????%?分子系數(shù)
den?=?[1a1];??%?分母系數(shù)
Zi?=?filtic(numdenu0);????%?濾波器的初始條件
un?=?filter(numdenvZi);???%?產(chǎn)生樣本序列u(n)?N?x?1?x?trials
figurestem(un)title(‘隨機(jī)信號(hào)‘);grid?on;
?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱(chēng)
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?????文件????????438??2018-06-29?12:59??第5章\ysw5_1.m
?????文件???????1684??2018-06-29?12:59??第5章\ysw5_2.m
?????目錄??????????0??2018-08-20?17:45??第5章
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