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文檔簡介

RLS（遞推最小二乘）算法LMS（最小均方）算法是一種有效而簡便的方法。然而，這種方法對快速變化的信號并不適合，因為它的收斂速度很慢。RLS（遞推最小二乘）算法是另一種基于最小二乘準(zhǔn)則的精確方法，它具有快速收斂和穩(wěn)定的濾波器特性，因而被廣泛地應(yīng)用于實時系統(tǒng)識別和快速啟動的信道均衡等領(lǐng)域。但對于某些應(yīng)用來說，這種算法的計算量會很大，因為它每次更新需要M2次運算RLS（遞推最小二乘）算法將RLS算法作為一種FIR濾波器權(quán)重w（n）的更新算法。RLS算法的估計準(zhǔn)則是最小二乘時間平均，即考慮從零時刻到當(dāng)前時刻n的所有估計誤差如下將RLS算法作為一種FIR濾波器權(quán)重w（n）的更新算法。RL維納濾波器RLS自適應(yīng)濾波器為了更好地掌握信號特性的變化，上式中的性能指標(biāo)定義為遺忘因子維納濾波器RLS自適應(yīng)濾波器為了更好地掌握信號特性的變化，無論用正交法或微分法，可得：無論用正交法或微分法，可得：自相關(guān)矩陣：互相關(guān)矢量:RLS算法（遞推最小二乘算法）

(1)算法和原理

相關(guān)的遞歸形式自相關(guān)矩陣：互相關(guān)矢量:RLS算法（遞推最小二乘算法）

(1自相關(guān)矩陣逆的迭代形式：自相關(guān)矩陣逆的迭代形式：A和B是兩個正定矩陣關(guān)于矩陣逆的一個定理A和B是兩個正定矩陣關(guān)于矩陣逆的一個定理生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104-RLS算法課件生物醫(yī)學(xué)信號處理-104

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