怎么用matlab function实现最小二乘递推算法

最小二乘递推算法是一种经典的信号处理算法，可以用于信号去噪、滤波、预测等应用。在MATLAB中，可以通过编写一个function来实现最小二乘递推算法的功能。以下是一份示例代码，供你参考：

function [y, e, h] = lms(x, d, mu, order)
% 最小二乘递推算法函数
% 输入：
% x：输入信号
% d：期望输出信号
% mu：步长
% order：滤波器阶次
% 输出：
% y：滤波后输出信号
% e：滤波器误差
% h：滤波器系数

% 初始化参数
N = length(x);
h = zeros(order, 1);
y = zeros(N, 1);
e = zeros(N, 1);

% 最小二乘递推算法迭代
for n = order:N
    x_n = x(n:-1:n-order+1);
    y(n) = h' * x_n;
    e(n) = d(n) - y(n);
    h = h + mu * e(n) * x_n;
end

在这个函数中，输入参数`x`和`d`分别代表输入信号和期望输出信号，`mu`是步长，`order`是滤波器的阶次。函数的输出结果包括滤波后的输出信号`y`、滤波器误差`e`和滤波器系数`h`。

在函数中，我们首先对参数进行了初始化，然后使用一个for循环来进行最小二乘递推算法的迭代计算。在迭代过程中，我们使用输入信号的历史值来计算当前的输出信号，并计算出滤波器的误差，然后更新滤波器系数。最终，我们得到了滤波后的输出信号、滤波器误差和滤波器系数。

你可以根据实际需要调整函数中的参数和算法细节，使其适用于你的具体应用场景。