rls

[算法] 算法PK：LMS与RLS的对比研究在信号处理、通信系统和机器学习领域，自适应滤波器扮演着至关重要的角色。最小均方算法(LMS) 和递归最小二乘算法(RLS) 作为两种最经典的自适应滤波算法，各有其独特的优势和适用场景。本文将深入剖析这两种算法的理论基础、实现细节和实际性能，并通过完整的Python案例展示它们的差异。

通信仿真实验室

（62）使用RLS自适应滤波器进行系统辨识的MATLAB仿真RLS（递归最小二乘）自适应滤波器是一种用于系统辨识和信号处理的算法，其原理基于最小二乘法。系统辨识是指从输入输出数据中估计或建模一个动态系统的过程。在RLS自适应滤波器中，目的是找到滤波器系数，使得滤波器的输出尽可能接近系统的实际输出。本文给出RLS自适应滤波器的基本原理与用于系统辨识的MATLAB仿真代码。

我是有底线的