递归式最小均方（RLS）算法

资 源 简 介

递归式最小均方（RLS）算法的基本思想是力图使在每个时刻对所有已输入信号而言重估的平方误差的加权和最小，这使得RLS算法对非平稳信号的适应性要好。与LMS算法相比，RLS算法采用时间平均，因此，所得出的最优滤波器依赖于用于计算平均值的样本数，而LMS（NLMS）算法是基于集平均而设计的，因此稳定环境下LMS（NLMS）算法在不同计算条件下的结果是一致的

详 情 说 明

递归式最小均方（RLS）算法的基本思想是力图使在每个时刻对所有已输入信号而言重估的平方误差的加权和最小，这使得RLS算法对非平稳信号的适应性要好。与LMS算法相比，RLS算法采用时间平均，因此，所得出的最优滤波器依赖于用于计算平均值的样本数，而LMS（NLMS）算法是基于集平均而设计的，因此稳定环境下LMS（NLMS）算法在不同计算条件下的结果是一致的。

递归式最小均方（RLS）算法的优点之一是它对非平稳信号的适应性较好。通过重估每个时刻对所有已输入信号而言的平方误差的加权和，RLS算法能够使滤波器的性能更好地适应信号的变化。与LMS算法相比，RLS算法采用时间平均的方式，这意味着所得出的最优滤波器的性能取决于用于计算平均值的样本数。另一方面，LMS（NLMS）算法是基于集平均而设计的，因此在稳定的环境下，在不同的计算条件下得到的结果是一致的。

总而言之，递归式最小均方（RLS）算法是一种适应性较好且对非平稳信号适用的滤波算法。与LMS算法相比，它采用时间平均的方式，使得滤波器的性能更好地适应信号的变化。然而，需要注意的是，所得出的最优滤波器的性能取决于用于计算平均值的样本数。而LMS（NLMS）算法则是基于集平均而设计的，在稳定的环境下，在不同的计算条件下得到的结果是一致的。