rls自适应滤波器matlab实现

以下是基于FIR的RLS自适应滤波器的MATLAB实现示例代码：

% 输入信号
input_signal = [1, 2, 3, 4, 5];

% 目标信号
desired_signal = [0, 1, 0, -1, 0];

% 滤波器阶数
filter_order = 3;

% 初始化滤波器系数
filter_coefficients = zeros(filter_order+1, 1);

% 初始化协方差矩阵
P = eye(filter_order+1);

% 初始化遗忘因子
lambda = 0.99;

% 初始化增益向量
g = zeros(filter_order+1, 1);

% 迭代更新滤波器系数
for n = 1:length(input_signal)
    % 输入向量
    x = [input_signal(n); zeros(filter_order,1)];
    
    % 预测输出
    y = filter_coefficients' * x;
    
    % 误差信号
    e = desired_signal(n) - y;
    
    % 增益向量更新
    g = (P * x) / (lambda + x' * P * x);
    
    % 滤波器系数更新
    filter_coefficients = filter_coefficients + g * conj(e);
    
    % 协方差矩阵更新
    P = (P - g * x' * P) / lambda;
end

% 输出滤波器系数
filter_coefficients

这段代码实现了基于FIR的RLS自适应滤波器的MATLAB实现。首先，定义了输入信号和目标信号。然后，初始化滤波器系数、协方差矩阵、遗忘因子和增益向量。接下来，通过迭代更新滤波器系数，直到达到收敛条件。最后，输出滤波器系数。