基于MATLAB的递归最小二乘（RLS）算法进行预测

最新推荐文章于 2024-07-25 10:17:02 发布
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文章标签： matlab 算法 开发语言 Matlab
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本文介绍了如何使用MATLAB实现递归最小二乘（RLS）算法进行信号预测。通过定义变量和参数，初始化滤波器权值矩阵和协方差矩阵，然后在迭代过程中计算预测误差和增益矩阵，更新权重，最终实现信号预测。

基于MATLAB的递归最小二乘（RLS）算法进行预测

递归最小二乘（Recursive Least Squares，RLS）算法是一种常用的自适应滤波算法，用于信号预测和滤波。在本文中，我们将使用MATLAB实现RLS算法，并利用该算法进行信号预测。

首先，我们需要定义一些变量和参数。假设我们有一个输入信号序列X和对应的输出信号序列Y，其中X是一个N维列向量，Y是一个M维列向量。我们还需要定义滤波器的阶数N_order和遗忘因子lambda。

N_order = 10;  % 滤波器的阶数
lambda = 0.99;  % 遗忘因子

接下来，我们需要初始化一些变量。我们需要初始化滤波器的权值矩阵W和协方差矩阵P。W是一个N_order维列向量，P是一个N_order × N_order的对称矩阵。

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【天线】基于matlab递归最小二乘算法RLS智能天线阵列【含Matlab源码 14010期】复现含文献.zip
08-20
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本...
递归最小二乘算法matlab程序
02-24
最小二乘滤波算法的基本算法是递归最小二乘算法，这种算法实际上是FIR维纳滤波器的一种时间递归实现，它是严格以最小二乘准则为依据的算法。它的主要优点是收敛速度快，所以在快速信道均衡、实时系统辨识和时间序列分析中得到了广泛应用。其主要缺点是每次迭代需要的运算量很大。
matlab实现一维递归最小二乘法（RLS）
SwallowintheSky的博客
03-07 1425
如何利用RLS实现对一维系统的辨识呢？
RLS算法的matlab实现
06-22
本例为基本RLS算法的matlab的实现程序，并比较了该算法中不同参数对其的影响，适合初学者！
RLS_算法matlab实现
04-22
本资源位实现RLS算法的链路和代码，仿真了不同条件下ＲＬＳ算法的性能
RLS算法的matlab代码
04-17
本例比较了在四种特征值扩散度不同的情况下RLS算法的学习曲线
精选资源
递归最小二乘滤波器：实现 RLS 滤波器以降低噪声。-matlab开发
05-30
[e,w]=RLSFilterIt(n,x,fs) 是用于降噪的 RLS 滤波器的实现。 参数 n 是干扰信号，而 x 是被噪声干扰破坏的所需信号。 参数 fs 是输入 n 和 x 的采样频率。 此外，参数 e 和 w 分别是滤波后的信号和滤波器系数。 该...
【语音去噪】基于递归最小二乘RLS算法实现语音去噪（含信噪比）含Matlab源码
qq_59747472的博客
04-18 2355
1 简介 递推最小二乘算法在信号处理领域应用非常广泛，该算法具有强大的目标参数跟踪能力和函数收敛快等优点，随着时间的增加，最小二乘算法的矩阵维度会急剧增加，导致计算量骤增，RLS可以解决随着时间的推移，矩阵维度增加，计算量骤增的缺点；RLS的算法其本质是利用前一时刻的参数估计值和修正项来预测下一时刻的参数估计值，不需要任何的先验统计特性，通过不断的预测（Predict）和更新（Update）2个阶段来实现其时间域状态空间的参数状态方程的估计和预测更新[9]，更新如图1所示。 2 部分代码
基于递归最小二乘(RLS)算法的数据预测 - MATLAB代码实现
HackSquad的博客
09-14 391
数据预测是许多领域中的重要任务，它可以帮助我们理解和预测未来的趋势。递归最小二乘算法（Recursive Least Squares，RLS）是一种常用的算法，用于在时间序列数据中进行预测和滤波。在本文中，我们将使用MATLAB实现基于RLS算法的数据预测，并提供相应的源代码。通过以上步骤，我们成功地使用MATLAB实现了基于RLS算法的数据预测。现在，我们将使用RLS算法对生成的数据进行预测。首先，我们需要导入MATLAB的信号处理工具箱，以便使用内置的RLS函数。我们可以使用MATLAB的。
递归最小二乘法RLS功率谱估计MATLAB完整程序分享
m0_72553084的博客
06-25 913
递归最小二乘法RLS功率谱估计MATLAB完整程序分享
最小二乘法的Matlab算法
12-22
是matlab方面的技术，关与Matlab最小二乘法的实现，以及具体的算法分析
自适应均衡中RLS的Matlab实现(以函数形式给出，很方便使用)
12-06
自适应均衡中RLS的Matlab实现(以函数形式给出，很方便使用)，有详细的注释，希望大家喜欢。
递归最小二乘算法（RLS）
07-24
RLS算法中，权矢量随迭代次数的增长而变化的收敛情况
matlab实现最小二乘法
11-23
matlab实现最小二乘法 form_x=1:12; form_y=[256 201 159 61 77 40 17 25 103 156 222 345]; X_matrix=zeros(12,3); y=[256;201;159;61;77;40;17;25;103;156;222;345];
递推最小二乘法(RLS)matlab源程序
02-26
用matlab实现递推最小二乘法。 源代码。。 用matlab实现递推最小二乘法。 源代码。。 用matlab实现递推最小二乘法。 源代码。。 用matlab实现递推最小二乘法。 源代码。。
【参数辨识】基于确定性递归最小二乘法的动态系统参数估计(RLS)附Matlab代码
最新发布
matlab_dingdang的博客
07-25 1389
一、引言动态系统参数辨识是控制理论和信号处理领域的重要问题，其目标是根据系统的输入输出数据，估计系统的未知参数。递归最小二乘法(Recursive Least Squares, RLS)是一种常用的参数辨识方法，其优点是能够在线实时估计参数，并且具有较快的收敛速度。本文将详细介绍基于确定性递归最小二乘法的动态系统参数估计方法，并提供相应的Matlab代码。二、动态系统模型假设一个线性时不变动态系统可以用以下状态空间模型描述：三、确定性递归最小二乘法。
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09-30
使用两种不同的思路对最小二乘法进行编程，适用于系统的参数辨识。
最小二乘的递推算法(Matlab)
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此Matlab文件为最小二乘的递推算法，可根据需要，修改其中部分代码
MATLAB实现递归最小二乘算法源码解析
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