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_o
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