定义一个RLS算法的函数返回输出值，并调用

好的，以下是一个简单的RLS算法的Python实现：

import numpy as np

def rls_algorithm(input_signal, desired_signal, order):
    # 初始化参数
    lmbda = 0.99
    P = np.eye(order) * 1000
    w = np.zeros((order, 1))
    y = np.zeros((len(input_signal), 1))
    
    # RLS算法主体
    for i in range(len(input_signal)):
        u = np.flip(input_signal[max(0, i-order+1):i+1].reshape(-1, 1)) # 取出当前时刻及之前的输入信号
        y[i] = np.dot(w.T, u) # 计算输出信号
        e = desired_signal[i] - y[i] # 计算误差
        k = np.dot(P, u) / (lmbda + np.dot(np.dot(u.T, P), u)) # 计算卡尔曼增益
        w = w + k * e # 更新权值
        P = (P - np.dot(np.dot(k, u.T), P)) / lmbda # 更新协方差矩阵
    
    return y

# 调用RLS算法函数
input_signal = np.random.rand(1000)
desired_signal = np.sin(np.arange(1000) * 0.1)
order = 10
output_signal = rls_algorithm(input_signal, desired_signal, order)

print(output_signal[:10]) # 输出前10个输出信号值

以上代码定义了一个名为`rls_algorithm`的函数，它接受三个参数：输入信号`input_signal`、期望输出信号`desired_signal`和滤波器阶数`order`，并返回经过RLS算法滤波后的输出信号`y`。在函数内部，我们首先初始化了一些参数，然后通过循环迭代计算每个时刻的输出信号、误差、卡尔曼增益和权值，并最终返回所有时刻的输出信号。在调用函数时，我们随机生成了一个长度为1000的输入信号和一个正弦波形的期望输出信号，并将它们作为函数的输入，最终输出前10个输出信号值。