最小二乘法推广为一种自适应算法，这种自适应的算法称为RLS算法。
上传时间： 2017-02-01
上传用户：熊少锋
很好的介绍了自适应滤波器的一些相关算法，lms算法，RLS算法等等
上传时间： 2017-04-23
上传用户：jyycc
在matlab中，采用RLS算法的自适用滤波器对信号进行均衡处理的源码。
标签： matlab
上传时间： 2015-06-03
上传用户：songyue1991
盲信号分离(BSS)是指在对彼此独立的源信号混合过程及各源信号本身均未知的情况下，从混合信号中分离出这些源信号的方法。BSS可以用来从多个麦克风混合语音信号中提炼出单个语音信号。本文简要阐述LMS、RLS算法，并通过仿真实验来分析比较这两类方法的性能，并利用此方法对一实际的语音信号进行分离。
上传时间： 2014-08-01
上传用户：ryb
自适应滤波器程序，选用电力系统谐波信号作为输入。其中包括了wiener滤波器，kalman滤波器，LMS算法，RLS算法，LSL算法，FTF算法。所有程序均为本人自编，并且标注了编程所参考的书籍及页数，经过调试，完全正确，请放心使用。
上传时间： 2013-12-10
上传用户：chens000
1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明，所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统，提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理，再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上，建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质，建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后，分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后，采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换，并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题，使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题，考虑系统实际运行数据，提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模，并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明，所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词：非线性系统；多模型方法；自适应控制；模糊聚类；神经网络
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-11
上传用户：yiyewumian
LMS和RLS自适应算法性能比较
上传时间： 2013-12-16
上传用户：alan-ee
RLS自适应滤波器算法
上传时间： 2013-12-29
上传用户：hjshhyy
最小二乘递推算法RLS，利用递推最小二乘法计算Volterra级数的核
上传时间： 2014-01-27
上传用户：123456wh
Adaptive filter 三种演算法RLS,LNS sign error LMS
标签： Adaptive filter error sign
上传时间： 2013-11-27
上传用户：whenfly
