RLS、QR-RLS算法的谱估计(共6页).docx

课程（论文）题目：仿真报告3内容：1 算法原理估计误差定义：可取滤波器的实际输入d*(i)作为期望响应d(i)。将误差代入代价函数得到加权误差平方和的完整表达式抽头权向量取的是n时刻的w(n)而不是i时刻的w(i)。为了使代价函数取得最小值,可通过对权向量求导解得：其中：由此可见指数加权最小二乘法的解转化为Wiener滤波器的形式:由令：由矩阵求逆引理得令其中k(n)为增益向量又由式中：指数加权RLS算法的步骤。1、初始化：w(0)=0，R(0)=I,2、更新：对于n=1、2计算：2 RLS算法谱估计仿真设计一个观测信号（至少包含三个主频分量），分别用RLS和QR-RLS完成信号的频谱估计，并比较两种算法。%产生零均值、方差为1的复高斯白噪声序列v(n)N=1000;noise=0.005*(randn(1,N)+j*randn(1,N)