MATLAB多场景自适应RLS算法实现与性能比较

资 源 简 介

本项目提供三种RLS算法变体（标准、带遗忘因子、指数加权）的MATLAB实现，通过系统参数估计和信号滤波应用，系统分析不同噪声环境和动态场景下的算法性能表现。

详 情 说 明

多场景自适应RLS算法实现与性能比较

项目介绍

本项目实现了三种具有代表性的递归最小二乘（RLS）算法变体：标准RLS算法、带遗忘因子的RLS算法以及指数加权RLS算法。通过系统参数估计和信号滤波两大典型应用场景，全面评估算法在不同噪声环境和动态系统中的适应能力、收敛特性与跟踪性能。项目提供完整的仿真测试案例与性能对比分析，为RLS算法的研究与应用提供参考。

功能特性

• 多算法实现：包含三种核心RLS算法，适用于静态、慢时变和快时变系统。
• 双应用场景：支持系统参数辨识和自适应信号滤波两种典型任务。
• 性能可视化：提供算法收敛曲线、参数轨迹、信号对比图等多种可视化结果。
• 量化评估：对比分析不同算法的稳态误差、收敛速度等关键性能指标。
• 动态演示：可实时观察参数估计或信号滤波的动态过程。

使用方法

1. 设置参数：根据应用场景（参数估计或信号滤波）配置系统模型参数（如AR模型系数）、输入信号（观测信号与期望信号）以及算法参数（遗忘因子、正则化参数等）。
2. 选择算法：指定需要测试的RLS算法变体（标准RLS、带遗忘因子RLS、指数加权RLS）。
3. 运行仿真：执行主程序，算法将处理输入数据并完成估计或滤波任务。
4. 查看结果：程序将自动生成并显示性能对比图，包括权重误差收敛曲线、滤波效果对比、参数演化图等。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：无特定工具箱依赖，仅需基础MATLAB环境

文件说明

主程序文件封装了项目所有核心功能，包括：生成用于测试的仿真信号与系统模型；分别调用并执行三种RLS算法进行参数估计与信号滤波；计算并绘制算法的权重误差、均方误差等收敛性能曲线；动态展示滤波前后信号对比以及参数估计过程；最终对不同算法的稳态误差与收敛速度进行综合比较与量化评估。