RLS自适应陷波器的matlab代码

以下是一个简单的RLS自适应陷波器的matlab代码示例：

clear all;
close all;
clc;

% 生成一个带有60Hz干扰的信号
Fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间向量
f = 10; % 信号频率
x = sin(2*pi*f*t) + 0.5*sin(2*pi*60*t); % 带干扰的信号

% RLS自适应陷波器参数设置
L = 100; % 陷波器阶数
delta = 0.001; % 遗忘因子
lambda = 0.99; % 滤波器收敛因子
P = eye(L)/delta; % 初始化P矩阵

% 初始化变量
y = zeros(size(x)); % 过滤后的信号
e = zeros(size(x)); % 误差信号
w = zeros(L,1); % 系数向量

% RLS自适应陷波器滤波过程
for n=L:length(x)
    u = x(n:-1:n-L+1); % 输入向量
    y(n) = w'*u; % 过滤后的信号
    e(n) = x(n) - y(n); % 计算误差信号
    k = lambda^(-1)*P*u/(1+lambda^(-1)*u'*P*u); % 计算增益向量
    w = w + k*e(n); % 更新系数向量
    P = lambda^(-1)*P - lambda^(-1)*k*u'*P; % 更新P矩阵
end

% 绘制幅频响应曲线
[H,w] = freqz(w,1,1024,Fs);
figure;
plot(w,20*log10(abs(H)));
title('RLS自适应陷波器幅频响应曲线');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude (dB)');

% 绘制信号及过滤后的信号
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,x);
title('原始信号');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
subplot(2,1,2);
plot(t,y);
title('过滤后的信号');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');

该示例使用RLS自适应陷波器对带有60Hz干扰的信号进行滤波。可以通过调整陷波器阶数、遗忘因子和收敛因子等参数来优化滤波效果。