遞歸式最小均方（RLS）算法的基本思想是力圖使在每個(gè)時(shí)刻對(duì)所有已輸入信號(hào)而言重估的平方誤差的加權(quán)和最小，這使得RLS算法對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的適應(yīng)性要好。與LMS算法相比，RLS算法采用時(shí)間平均，因此，所得出的最優(yōu)濾波器依賴于用于計(jì)算平均值的樣本數(shù)，而LMS（NLMS）算法是基于集平均而設(shè)計(jì)的，因此穩(wěn)定環(huán)境下LMS（NLMS）算法在不同計(jì)算條件下的結(jié)果是一致的
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RLS
遞歸
算法
加權(quán)
上傳時(shí)間：
2013-12-14
上傳用戶：bruce5996
