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rls算法的自适应滤波器matlab仿真作业.doc

RLS自适应滤波器仿真作业工程1班220150820王子豪1步骤1令HM10，计算滤波器的输出DNXMTHMN1；2计算误差值EMNDNDN,N1；3计算KALMAN增益向量KMN；4更新矩阵的逆RM1NPMN；5计算HMNHMN1KMNEMN；2仿真RLS中取T110，Λ1及Λ098；信号源XN与之前LMS算法仿真不变，对自适应滤波器采用RLS算法。通过对比不同遗忘因子Λ的情况下RLS的误差收敛情况。取Λ098和Λ1两种情况下的性能曲线如图1所示。其系数收敛情况如图2所示。图1不同Λ值下的RLS算法性能曲线(100次实验平均)图2不同Λ值下的RLS算法系数收敛情况(100次实验平均)3结果分析RLS算法在算法的稳态阶段、即算法的后期收敛阶段其性能和LMS算法相差不明显。但在算法的前期收敛段，RLS算法的收敛速度要明显高于LMS算法。但是RLS算法复杂度高，计算量比较大。遗忘因子Λ越小，系统的跟踪能力越强，同时对噪声越敏感；其值越大，系统跟踪能力减弱，但对噪声不敏感，收敛时估计误差也越小。4MATLAB程序CLEARCLCN2048信号的取样点数M2滤波器抽头的个数ITER500迭代次数初始化X_AZEROSM,1X数据向量YZEROS1,N预测输出ERRZEROS1,ITER误差向量ERRPZEROS1,ITER平均误差WRZEROSM,ITER每一行代表一次迭代滤波器的M个抽头参数TEYEM,M10RLS算法下T参数的初始化，T初始值为10XZEROS1,MLAMUTA098遗忘因子FORJ1100EXRANDN1,N噪声信号ENXFILTER1,1,16,08,EX经过系统HZ之后输出XDX参考信号FORKM1ITER1XXK11KM KTX/LAMUTAX TXK时刻增益值E1XKWR,K1 XWR,KWR,K1KE1K时刻权值YKWR,K XERRKXKYKTTKX T/LAMUTAK时刻的维纳解ENDERRPERRPERR2ENDERRPERRP/100FIGURE1SUBPLOT2,1,IPLOTERRPTITLE 100次平均得到的性能曲线，Λ ,NUM2STRLAMUTA_VILEARN1WR1,1ITER1LEARN2WR2,1ITER1FIGURE2SUBPLOT1,2,1PLOTLEARN1TITLE Λ098 时A1的学习曲线 SUBPLOT1,2,2PLOTLEARN2TITLE Λ098时A2的学习曲线

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