RLS自适应滤波算法程序。包含FIR RLS demo和IIR RLS demo。

资 源 简 介

RLS自适应滤波算法程序。包含FIR RLS demo和IIR RLS demo。

详 情 说 明

递归最小二乘（RLS）自适应滤波是一种经典的自适应信号处理技术，它通过最小化误差信号的平方和来实现滤波器系数的动态调整。相比LMS算法，RLS具有更快的收敛速度但计算复杂度更高。

FIR RLS demo展示了基于有限脉冲响应结构的实现方案。该实现通过维护一个逆相关矩阵来快速更新权值向量，适用于线性系统辨识等场景。每次迭代包含三个关键步骤：先计算先验误差，再更新增益向量，最后同步调整滤波器系数和逆相关矩阵。

IIR RLS demo则演示了无限脉冲响应结构的特殊处理。由于存在反馈回路，需要采用偏差补偿技术来保证稳定性。该实现通过将IIR滤波器分解为前馈和反馈部分，分别应用RLS算法进行系数更新，特别适合具有谐振特性的系统建模。

这两种实现都体现了RLS算法的核心优势：利用全部历史数据进行加权优化，通过指数遗忘因子平衡新旧数据的影响。实际应用中需要注意正则化参数的选择，以及应对矩阵病态问题的数值稳定性措施。