基于MATLAB软件的RLS，LMS的均衡器代码

资 源 简 介

基于MATLAB软件的RLS，LMS的均衡器代码

详 情 说 明

在数字通信系统中，均衡器是消除信道失真的重要技术手段。MATLAB作为算法仿真利器，常被用来实现两种经典的自适应均衡算法：RLS（递归最小二乘）和LMS（最小均方）。这两种算法在收敛速度、计算复杂度等方面各有特点。

RLS算法通过递归方式更新权重，其核心是利用逆相关矩阵的递推计算。每次迭代都会基于所有历史数据重新优化权重，因此具有极快的收敛速度，适合时变信道环境。但由于需要维护和更新逆相关矩阵，计算复杂度较高，约为O(N^2)量级。

LMS算法则采用随机梯度下降思想，仅利用当前时刻的输入和误差来更新权重。这种瞬时估计特性使其计算复杂度仅为O(N)，实现简单且内存占用少。但收敛速度较慢，且对输入信号的功率变化敏感，通常需要精心选择步长参数。

在均衡器实现中，两种算法都采用横向滤波器结构。输入信号通过抽头延迟线，各抽头系数根据算法规则动态调整，最终输出与期望信号的误差逐渐减小。实际应用中，RLS适合对收敛速度要求高的场景，而LMS更适合计算资源有限的场合。

MATLAB的优势在于可以方便地构建这两种算法的向量化实现，通过矩阵运算避免显式循环。同时其丰富的可视化工具能直观展示均衡前后信号的眼图、误码率等关键指标，便于算法性能分析和比较。