資源簡介
遞歸最小二乘(RLS)算法在信號自適應濾波分析中廣泛應用,遞歸最小二乘(RLS)算法收斂速度快,且對自相關矩陣特征值的分散性不敏感,然而其計算量交大,本章主要研究基于RLS進行數據的預測與MATLAB實現。

代碼片段和文件信息
clcclearclose?all
warning?off??????%?消除警告
N?=?1000;????????%?信號觀測長度
a1?=?0.99;???????%?一階AR參數
sigma?=?0.0731;?%?加性白噪聲方差
v?=?sqrt(sigma)*randn(N1);?%?產生v(n)加性白噪聲
u0?=?[0];??????%?初始數據
num?=?1;???????%?分子系數
den?=?[1a1];??%?分母系數
Zi?=?filtic(numdenu0);????%?濾波器的初始條件
un?=?filter(numdenvZi);???%?產生樣本序列u(n)?N?x?1?x?trials
figurestem(un)title(‘隨機信號‘);grid?on;
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????438??2018-06-29?12:59??第5章\ysw5_1.m
?????文件???????1684??2018-06-29?12:59??第5章\ysw5_2.m
?????目錄??????????0??2018-08-20?17:45??第5章
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