t.-c. poon and t. kim, engineering optics with matlab (world scientific, 200

《工程光学与MATLAB》是T.-C. Poon和T. Kim合著的一本关于光学工程和MATLAB应用的书籍，由世界科学出版。

这本书主要介绍了光学领域的基础知识和工程应用，并结合MATLAB这一广泛使用的科学计算工具，向读者展示如何利用MATLAB进行光学工程的设计和分析。

该书的内容包括了光学的基础概念、光学波的描述、光学成像、光的传播和干涉与衍射等重要的光学理论知识。同时，书中还介绍了MATLAB的基本使用方法，并深入讲解了如何利用MATLAB进行光学系统的建模、模拟和性能分析。

通过这本书，读者可以学习到如何使用MATLAB进行光学元件的设计和优化，如透镜、棱镜和光栅等的光学设计。此外，还可以学习到如何利用MATLAB进行光学系统的性能分析和优化，如光学系统成像的分辨率、像差等参数的计算与优化方法。

该书的特点是结合了光学理论与MATLAB的实际应用，通过大量的示例和实践练习，帮助读者更好地理解光学工程的基本原理，并能够熟练掌握利用MATLAB进行光学工程设计和分析的技巧。

对于学习光学工程的学生和从事光学研究与工程设计的科研人员来说，这本书具有很高的实用性和教学指导性，可以帮助他们更好地应用MATLAB进行光学工程的设计、模拟和分析。

相关问题

LS和RLS算法复杂度

LS算法和RLS算法在复杂度方面有一些差异。LS算法使用的是确定性思想，通过有限个观测数据去求解维纳霍夫方程的近似解。其复杂度较低，为O(7M)。然而，LS算法对精度较低带来的舍入误差积聚比较敏感。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【原创】从维纳霍夫方程到自适应稳定快速RLS算法（一）](https://blog.csdn.net/poon308/article/details/130138632)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [自适应算法](https://blog.csdn.net/lovely_girl1126/article/details/81699382)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [自适应信号处理理论数学角度综述](https://blog.csdn.net/weixin_41671327/article/details/103635913)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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遗忘因子可变的RLS算法

遗忘因子可变的RLS算法是一种改进的递归最小二乘方法（RLS），它能够在处理非稳态环境下的自适应信号处理问题时提供更好的性能。在传统的RLS算法中，遗忘因子是一个固定的参数，用于控制算法的收敛速度和稳定性。而遗忘因子可变的RLS算法通过动态调整遗忘因子的值，使算法能够更好地适应环境的变化。

具体而言，遗忘因子可变的RLS算法使用一个自适应的遗忘因子来平衡历史观测数据和当前观测数据的重要性。当环境变化较快时，算法会增加遗忘因子的值，使较早的观测数据占据较小的权重，从而更快地适应新的环境。相反，当环境变化较慢时，算法会减小遗忘因子的值，使历史观测数据占据较大的权重，从而更好地保留过去的信息。

遗忘因子可变的RLS算法的关键在于如何确定遗忘因子的值。一种常用的方法是基于环境的统计特性进行自适应调整。例如，可以使用滑动窗口来估计环境的统计特性，然后根据这些特性来确定遗忘因子的值。

总之，遗忘因子可变的RLS算法通过动态调整遗忘因子的值来提高算法在非稳态环境下的自适应性能。这种算法能够更好地平衡历史观测数据和当前观测数据的重要性，从而有效地处理信号处理问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【原创】从维纳霍夫方程到自适应稳定快速RLS算法（一）](https://blog.csdn.net/poon308/article/details/130138632)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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