基于 lms 算法与 rls 算法自适应滤波代码

LMS算法和RLS算法都是自适应滤波算法中常用的方法，其主要目的是通过对滤波器参数的逐步调整，来适应不同信号环境下的滤波需求。下面是LMS算法和RLS算法的自适应滤波代码实现。

LMS算法自适应滤波代码实现：

import numpy as np

def lms_filter(x, d, M):
    """
    LMS算法自适应滤波
    :param x: 输入信号
    :param d: 期望输出信号
    :param M: 滤波器阶数
    :return: 滤波器系数
    """
    mu = 0.01  # 步长
    w = np.zeros(M)  # 初始化滤波器系数
    y = np.zeros(len(x))  # 初始化滤波器输出
    e = np.zeros(len(x))  # 初始化误差信号
    for n in range(M, len(x)):
        xn = x[n: n - M: -1]  # 输入信号历史
        y[n] = np.dot(w, xn)  # 滤波器输出
        e[n] = d[n] - y[n]  # 误差信号
        w = w + mu * e[n] * xn  # 更新滤波器系数
    return w

RLS算法自适应滤波代码实现：

import numpy as np

def rls_filter(x, d, M):
    """
    RLS算法自适应滤波
    :param x: 输入信号
    :param d: 期望输出信号
    :param M: 滤波器阶数
    :return: 滤波器系数
    """
    delta = 0.01  # 正则化参数
    lambda_ = 0.9  # 遗忘因子
    w = np.zeros(M)  # 初始化滤波器系数
    P = delta * np.eye(M)  # 初始化协方差矩阵
    y = np.zeros(len(x))  # 初始化滤波器输出
    e = np.zeros(len(x))  # 初始化误差信号
    for n in range(M, len(x)):
        xn = x[n: n - M: -1]  # 输入信号历史
        y[n] = np.dot(w, xn)  # 滤波器输出
        e[n] = d[n] - y[n]  # 误差信号
        k = np.dot(P, xn) / (lambda_ + np.dot(np.dot(xn, P), xn))  # 计算增益矩阵
        w = w + k * e[n]  # 更新滤波器系数
        P = (P - np.dot(np.dot(k, xn), P)) / lambda_  # 更新协方差矩阵
    return w

以上代码为Python实现的LMS算法和RLS算法的自适应滤波代码。两个算法可以根据输入信号和期望输出信号的不同实现不同的自适应滤波效果。