自适应滤波RLS算法怎么克制多径的？有算法最好，

基于LMS和RLS算法的自适应滤波器的仿真,如何去分析仿真出来的图

LMS算法和RLS算法都是自适应算法,LMS是根据统计的思想,在维纳滤波的意义下,基于均方误差最小的原则,一步步迭代,得到最优权向量的估计值.观察LMS的曲线图.可以看到随着迭代次数N的增加.算法逐渐收敛,趋于稳定.LMS算法比较简单,因此通常收敛速度比较慢.RLS是基于最小二乘的确定性思想得出最优权向量估计,算法一般比较复杂,但收敛速度明显快于LMS,仿真图形中可以看到一般RLS到N为几十左右就收敛了,而LMS一般都要到几百才能收敛..

经典的自适应均衡器准则或算法有哪些?

迫零算法(ZF)、最小均方误差算法(LMS)、递推最小二乘算法(RLS)、卡尔曼算法等.

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.

RLS算法的自适应预测

你对滤波器的理解完全是错误的,进入RLS滤波器的时候,如果你的滤波器写的是N=128阶的,那信号进入时128个数做一次运算,然后往后递推一位再做一次,而你写的是 v=s(n-N:n-1)*p;这个是整段信号与p相乘,所以不对,再往上看%u=s(n-1:-1:n-N);这个公式本来写的是对的,但是你下面没有用到u,你仔细看u就是一个128位的向量,应该用u来与p相乘.

为什么自适应滤波算法发散不收敛

要提自适应滤波器,首先就得知道什么是最优滤波器.最优滤波器就是某种准则(通常是最小均方误差)下,性能最优的滤波器.而实际中,由于系统环境是时变的,以及直.

什么叫RLS自适应滤波器

RLS: Recursive Least Squares递归最小二乘

自适应滤波器中的“收敛”到底是什么意思?

简单的说,存在极限

MATLAB高手来,帮忙改改程序,关于自适应滤波器算法的

clear all;clc;m=500;%将输入量赋值u=0.002;%将输入量赋值a1=-1.6;a2=0.8;w1(1). %曲线绘图title('自适应权系数a1(n)的过渡过程(RLS和LMS算法比较)');.

自适应维纳滤波的原理算法是什么啊?

利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性对混有噪声的信号进行滤波的方法,1942年美国科学家N.维纳为解决对空射击的控制问题所建立.维纳滤波是40年代在线性滤波.

如何设计一种基于自适应信道估计RLS以及LMS算法的最大比值合并技

我知道算法,但是看不太懂,你可以去参考西电的《短波通信中分集接收关键技术的研究与实现》