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第五章是总结与展望。本章对论文所做的研究工作进行了全面总结，对相关技术的未来发展方向进行了探讨与展望。基于RLS算法的自适应滤波器的设计与实现自适应滤波器理论基础2.1滤波器的基本概念凡是有能力进行信号处理的装置都可以称为滤波器。
基于RLS的自适应滤波器的设计与实现毕业论文.doc,吉林化工学院毕业设计说明书基于RLS的自适应滤波器的设计与实现DesignandImplementationofAdaptiveFilterUsingRLS吉林化工学院JilinInstituteofChemicalTechnology毕业设计（论文...
毕业论文-基于MATLAB的自适应滤波器的设计与实现.doc【摘要】I摘要最小二乘(RLS)法是一种典型的有效的数据处理方法。由著名学者高斯在1795年提出，他认为根据所获得的观测数据来推断未知参数时，未知参数最可能的值是这样一个数据，即它使各项实际观...
基于RLS算法自适应滤波器的设计.doc,张少博：基于RLS算法自适应滤波器的设计PAGE1-基于RLS算法自适应滤波器的设计摘要自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器...
递归最小二乘算法及性能RLSAlgorithmandItsPerformanceSimulation[摘要]自适应滤波理论和技术是统计信号处理和非平稳随机信号处理的主要内容,它具有维纳滤波和卡尔曼滤波的最佳滤波性能,而且不需要先验知识的初始条件,所以,自适应滤波器不但可以...
论文导读：算法在传统的自适应滤波系统中主要是通过采用在每个时刻对所有己经输入的信号和平方误差重新估算的最小的二乘准则(LS准则)来克服LMS(最小均方)算法的一些缺点。RLS算法，博士论文，基于自适应滤波器的无线信道估计算法的研究。
说明：由于自适应滤波器式基于维纳滤波器基础之上进行改进的，本文采用的是RLS(递归最小二乘)自适应滤波器，RLS自适应滤波器是著名的突出状态概念的卡尔曼（Kalman）滤波器的一个特例。故自适应滤波器性能优于维纳滤波器。在此也得到验证[11]。
前面学习的LMS自适应滤波器的核心思想是最速下降法，并根据当前输入信号和期望输出对代价函数的瞬时梯度进行估计。但它只使用了当前时刻的输入和期望信号，没有充分利用过去的信息。这就导致LMS自适应滤波器误差大、收敛慢。一个直接的想法就是，如果能把过去的信息也都利用起来，那么...
由于使用C实现的自适应滤波器往往较为复杂，代码量较大，而python更加适合科学计算，使用python实现仅需几行代码就可以搞定，更加容易理解，本文使用简单的几行python代码实现8个自适应滤波器，包括lms,nlms,rls,kalman,frequencydomainadaptivefilter,partition-block-based...
自适应滤波器类型。可以分为两大类：非线性自适应滤波器、线性自适应滤波器。非线性自适应滤波器包括基于神经网络的自适应滤波器及Volterra滤波器。非线性自适应滤波器信号处理能力更强，但计算复杂度较高。所以实践中，线性自适应滤波器使用较多。
第五章是总结与展望。本章对论文所做的研究工作进行了全面总结，对相关技术的未来发展方向进行了探讨与展望。基于RLS算法的自适应滤波器的设计与实现自适应滤波器理论基础2.1滤波器的基本概念凡是有能力进行信号处理的装置都可以称为滤波器。
基于RLS的自适应滤波器的设计与实现毕业论文.doc,吉林化工学院毕业设计说明书基于RLS的自适应滤波器的设计与实现DesignandImplementationofAdaptiveFilterUsingRLS吉林化工学院JilinInstituteofChemicalTechnology毕业设计（论文...
毕业论文-基于MATLAB的自适应滤波器的设计与实现.doc【摘要】I摘要最小二乘(RLS)法是一种典型的有效的数据处理方法。由著名学者高斯在1795年提出，他认为根据所获得的观测数据来推断未知参数时，未知参数最可能的值是这样一个数据，即它使各项实际观...
基于RLS算法自适应滤波器的设计.doc,张少博：基于RLS算法自适应滤波器的设计PAGE1-基于RLS算法自适应滤波器的设计摘要自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器...
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论文导读：算法在传统的自适应滤波系统中主要是通过采用在每个时刻对所有己经输入的信号和平方误差重新估算的最小的二乘准则(LS准则)来克服LMS(最小均方)算法的一些缺点。RLS算法，博士论文，基于自适应滤波器的无线信道估计算法的研究。
说明：由于自适应滤波器式基于维纳滤波器基础之上进行改进的，本文采用的是RLS(递归最小二乘)自适应滤波器，RLS自适应滤波器是著名的突出状态概念的卡尔曼（Kalman）滤波器的一个特例。故自适应滤波器性能优于维纳滤波器。在此也得到验证[11]。
前面学习的LMS自适应滤波器的核心思想是最速下降法，并根据当前输入信号和期望输出对代价函数的瞬时梯度进行估计。但它只使用了当前时刻的输入和期望信号，没有充分利用过去的信息。这就导致LMS自适应滤波器误差大、收敛慢。一个直接的想法就是，如果能把过去的信息也都利用起来，那么...
由于使用C实现的自适应滤波器往往较为复杂，代码量较大，而python更加适合科学计算，使用python实现仅需几行代码就可以搞定，更加容易理解，本文使用简单的几行python代码实现8个自适应滤波器，包括lms,nlms,rls,kalman,frequencydomainadaptivefilter,partition-block-based...
自适应滤波器类型。可以分为两大类：非线性自适应滤波器、线性自适应滤波器。非线性自适应滤波器包括基于神经网络的自适应滤波器及Volterra滤波器。非线性自适应滤波器信号处理能力更强，但计算复杂度较高。所以实践中，线性自适应滤波器使用较多。
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