RLS与LMS自适应方法的性能分析

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自适应滤波算法广泛应用于系统辨识、回声抵消、语音去噪声、通信中的信道均衡、阵列波速形成等。在一些信号和噪声特性无法预知或他们是随时间变化的情况下,通过自适应滤波算法调整滤波器系数,使得滤波器的特性随信号和噪声的变化而变化,以达到最优的滤波效果。本文介绍了了最小均方(LMS)和递归最小二乘(RLS)两种自适应方法,并用Matlab分别对其进行仿真。分析了仿真结果。Matlab模拟仿真结果表明,两种算法都能有效抑制和抵消各种干扰,但相比之下,RLS算法具有更好的收敛性能及稳定性。
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