RLS与LMS自适应方法的性能分析

李琪

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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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来源
《经济技术协作信息》 |2016年第35期|P.72-73|共2页
作者
李琪;
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作者单位

广东电网有限责任公司梅州供电局;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滤波技术、滤波器;
关键词
自适应滤波最小均方递归最小二乘MATLAB;

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