dsp。RLSFilter
使用递归最小二乘(RLS)算法计算输出、误差和系数
描述
的dsp。RLSFilter
系统对象™使用RLS过滤器实现对输入的每个通道进行过滤。
要过滤输入的每个通道:
创建
dsp。RLSFilter
对象并设置其属性。使用参数调用对象,就像调用函数一样。
有关系统对象如何工作的详细信息,请参见什么是系统对象?
创建
描述
返回一个自适应的RLS过滤系统对象,rlsFilt
= dsp。RLSFilterrlsFilt
.这个System对象使用RLS算法计算给定输入和期望信号的过滤输出、滤波器误差和滤波器权重。
返回一个RLS过滤器系统对象,rlsFilt
= dsp。RLSFilter (len
)rlsFilt
.该系统对象具有长度
属性设置为len
.
返回一个RLS过滤器系统对象,其中每个指定属性设置为指定值。将每个属性名用单引号括起来。未指定的属性有默认值。rlsFilt
= dsp。RLSFilter (名称,值
)
属性
使用
描述
输入参数
输出参数
对象的功能
要使用对象函数,请将System对象指定为第一个输入参数。例如,释放system对象的系统资源obj
,使用这种语法:
发行版(obj)
例子
算法
的dsp。RLSFilter
系统对象,当传统的RLS
,递归计算FIR滤波器权重的最小二乘估计(RLS)。System对象估计将输入信号转换为所需信号所需的滤波器权重或系数。输入信号可以是标量,也可以是列向量。所期望的信号必须具有与输入信号相同的数据类型、复杂性和维度。对应的RLS滤波器用矩阵形式表示为P(n):
在λ-1表示指数权重因子的倒数。变量如下:
变量 | 描述 |
---|---|
n | 当前时间索引 |
u(n) | 在阶跃处缓冲输入样本的向量n |
P(n) | 逆相关矩阵的阶跃共轭n |
k(n) | 阶跃处的增益向量n |
k *(n) | 复共轭k |
w(n) | 滤波器抽头矢量按阶估计n |
y (n) | 按步骤过滤的输出n |
e (n) | 阶跃估计误差n |
d (n) | 按阶跃得到所需的响应n |
λ | 遗忘因素 |
u,w,k都是列向量。
参考文献
M Hayes,统计数字信号处理与建模,纽约:Wiley, 1996年。
海金,自适应滤波理论,第四版,上马鞍河,新泽西州:普伦蒂斯大厅,2002年。
[3] A.A. Rontogiannis和S. Theodoridis,“逆因子分解自适应最小二乘算法”,信号处理第52卷,no。1996年7月,第35-47页。
S.C.道格拉斯,“数值鲁棒O(N2)使用最小二乘预白的RLS算法,“IEEE Int。声学,语音和信号处理会议,伊斯坦布尔,土耳其,第1卷,第412-415页,2000年6月。
A. H.赛义德,自适应滤波基础,新泽西州霍博肯:John Wiley & Sons出版社,2003年。
扩展功能
版本历史
在R2013a中引入