MATLAB自适应改进递归最小二乘(RLS)算法实现与分析项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现一种改进型RLS算法，通过优化权重更新和正则化策略，提升时变系统参数估计的收敛速度与稳定性。支持单/多通道信号处理，适用于系统辨识、自适应滤波等场景，并提供完整分析示例。

详 情 说 明

基于MATLAB的自适应改进递归最小二乘（RLS）算法实现与分析

项目介绍

本项目实现了一种教师提供的改进型递归最小二乘（RLS）算法，通过优化传统RLS的权重更新策略和引入自适应正则化处理，有效提升了算法在时变系统参数估计中的收敛速度与稳定性。该算法支持单通道与多通道信号处理，适用于系统辨识、自适应滤波等多种场景，并提供与传统RLS算法的性能对比分析功能。

功能特性

• 改进权重更新机制：采用优化的权重更新策略，提升参数估计的收敛性能
• 自适应正则化处理：动态调整正则化系数，增强算法数值稳定性
• 滑动窗口协方差修正：通过滑动窗口技术修正协方差矩阵，改善时变系统跟踪能力
• 多通道信号处理：支持单通道及多通道信号输入处理
• 性能对比分析：提供与传统RLS算法的收敛速度、稳态误差等指标对比

使用方法

1. 准备输入信号：

- 参考信号向量（一维时间序列，支持实数/复数） - 观测信号向量（与参考信号等长的含噪声数据）

1. 设置算法参数：

- 遗忘因子（取值范围0.9-1.0） - 正则化系数 - 初始协方差矩阵

1. 运行算法：

执行主程序即可获得： - 实时估计的系统参数矩阵（每时刻的权重向量） - 均方误差收敛曲线（迭代过程中的误差变化） - 与传统RLS的性能对比报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（推荐）

文件说明

主程序文件集成了改进RLS算法的完整实现流程，包含信号数据加载与预处理、改进RLS算法核心迭代计算、权重参数实时估计、均方误差性能分析，以及与传统RLS算法的多维度对比测试。该文件通过模块化设计实现了算法初始化、参数配置、循环迭代和结果可视化等核心功能，可直接运行生成完整的性能分析报告。