RLS算法实现

资 源 简 介

RLS算法实现

详 情 说 明

RLS（递归最小二乘）算法是一种经典的自适应滤波算法，主要用于实时信号处理和系统辨识。其核心思想是通过递归方式更新权重系数，使得误差的平方和最小化。与LMS算法相比，RLS具有更快的收敛速度，适合处理非平稳信号，但计算复杂度相对较高。

在MATLAB中实现RLS算法时，通常会初始化遗忘因子、协方差矩阵和权重向量。每次迭代时，算法会计算增益向量，并用它来更新权重和协方差矩阵。关键步骤包括计算先验误差、更新增益因子，以及调整权重以适应新的输入数据。

为了提高可读性，代码中应添加详细注释，解释每个变量的作用（如遗忘因子对历史数据权重的影响），并标注矩阵运算的维度变化。实际应用中还需注意数值稳定性问题，例如协方差矩阵可能出现的病态情况，此时可考虑加入正则化项。