本代码比较了在四种不同特征值扩散度情况下RLS算法的学习曲线，即其收敛速度跟集平均平方误差...

资 源 简 介

本代码比较了在四种不同特征值扩散度情况下RLS算法的学习曲线，即其收敛速度跟集平均平方误差...

详 情 说 明

本文探讨了递归最小二乘(RLS)算法在不同特征值扩散度条件下的性能表现。RLS作为一种自适应滤波算法，其收敛特性与输入信号的特征值分布密切相关。

实验通过设置四种不同的特征值扩散度场景，系统性地分析了RLS算法的学习曲线变化规律。特征值扩散度反映了输入信号相关矩阵特征值的分散程度，这一参数直接影响算法的收敛行为。

结果显示，当特征值扩散度较小时，RLS算法表现出快速的初始收敛特性。这是因为相对均匀的特征值分布使得算法能够以较均衡的速度调整所有维度的权重。随着特征值扩散度的增大，可以观察到学习曲线的收敛速度出现明显分化。

集平均平方误差(MSE)作为性能指标，清晰地展现了不同条件下算法的稳态误差水平。值得注意的是，较大的特征值扩散度虽然可能导致初期收敛变慢，但最终的稳态误差并不一定会显著增大。

这些发现对实际系统中的RLS参数选择具有指导意义，特别是在需要考虑输入信号统计特性的应用场景中。通过合理调整算法参数，可以在不同特征值扩散度条件下获得最佳的性能平衡。