本文介绍了时变维纳滤波器设计原理，针对信号和噪声统计特性随时间变化的情况，利用递归最小二乘（RLS）算法更新滤波器参数。并提供了MATLAB实现的示例代码，包括滤波器阶数设置、遗忘因子、初始化，以及输入、期望输出和滤波器输出的可视化比较。通过调整参数和实验不同信号模型，可以评估时变维纳滤波器的性能。
维纳滤波器是一种常用的信号处理技术，用于降低信号中的噪声。然而，传统的维纳滤波器假设信号和噪声的统计特性是稳定的，这在实际应用中并不总是成立。为了应对信号和噪声统计特性随时间变化的情况，我们可以使用时变维纳滤波器。本文将介绍时变维纳滤波器的设计原理，并提供MATLAB源代码实现。
时变维纳滤波器的设计思路是根据当前时刻的信号和噪声统计特性来更新滤波器的参数。这可以通过递归最小二乘（RLS）算法实现。RLS算法通过递归地计算滤波器的权重向量，以最小化输出信号与期望信号之间的均方误差。下面是使用MATLAB实现时变维纳滤波器的示例代码：
% 设置参数
order = 10; % 滤波器阶数
lambda = 0.99; % 遗忘因子
delta = 0.01
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