%?RLS算法
randn（‘seed‘?0）?;
rand（‘seed‘?0）?;
NoOfData?=1000;?%?Set?no?of?data?points?used?for?training
Order?=?10;?%?自適應濾波權數
Lambda?=?0.98?;?%?遺忘因子
Delta?=?0.001?;?%?相關矩陣R的初始化
x?=?randn（NoOfData?1）?;%高斯隨機系列
h?=?rand（Order?1）?;?%?系統隨機抽樣
d?=?filter（h?1?x）?;?%?期望輸出
t=1:NoOfData;
%?RLS算法的初始化
P?=?Delta?*?eye?（?Order?Order?）?;%相關矩陣
w?=?zeros?（?Order?1?）?;%濾波系數矢量的初始化
%?RLS?Adaptation
for?n?=?Order?:?NoOfData?;?
u?=?x（n:-1:n-Order+1）?;%延時函數
pi_?=?u‘?*?P?;%互相關函數
k?=?Lambda?+?pi_?*?u?;
K?=?pi_‘/k;%增益矢量
e（n）?=?d（n）?-?w‘?*?u?;%誤差函數
w?=?w?+?K?*?e（n）?;%遞歸公式
PPrime?=?K?*?pi_?;
P?=?（?P?-?PPrime?）?/?Lambda?;%誤差相關矩陣
w_err（n）?=?norm（h?-?w）?;%真實估計誤差
end?;
error=e.^2;?
%?作圖表示結果
figure
subplot
plot（terror‘r‘）
figure?;
plot（20*log10（abs（e）））?;%|?e?|的誤差曲線
title（‘學習曲線‘）?;
xlabel（‘迭代次數‘）?;
ylabel（‘輸出誤差估計‘）?;
figure?;
semilogy（w_err）?;%作實際估計誤差圖
title（‘矢量估計誤差‘）?;
xlabel（‘迭代次數‘）?;
ylabel（‘誤差權矢量‘）?;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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