论文部分内容阅读
自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。寻求收敛速度快、计算复杂性低、数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。本文介绍了目前两种典型的自适应滤波算法，即最小均方（Least Mean Square，LMS）算法和递归最小二乘（Recursive Least Square，RLS）算法，并对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现，给出了算法性能的综合评价。