(62)使用RLS自适应滤波器进行系统辨识的MATLAB仿真

文章目录

  • 前言
  • 一、基本概念
  • 二、RLS算法原理
  • 三、RLS算法的典型应用场景
  • 四、MATLAB仿真代码
  • 五、仿真结果
    • 1.滤波器的输入信号、参考信号、输出信号、误差信号
    • 2.对未知系统进行辨识得到的系数
  • 总结与后续


前言

RLS(递归最小二乘)自适应滤波器是一种用于系统辨识和信号处理的算法,其原理基于最小二乘法。系统辨识是指从输入输出数据中估计或建模一个动态系统的过程。在RLS自适应滤波器中,目的是找到滤波器系数,使得滤波器的输出尽可能接近系统的实际输出。本文给出RLS自适应滤波器的基本原理与用于系统辨识的MATLAB仿真代码。


一、基本概念

  1. 输入信号x(n):滤波器的输入信号。
  2. 期望信号d(n):系统的实际输出或期望的滤波器输出。
  3. 滤波器输出y(n):根据当前滤波器系数和输入信号计算得到的输出。
  4. 误差信号e(n):期望输出与滤波器输出之间的差,即 e(n)=d(n)−y(n)。

二、RLS算法原理

RLS算法通过以下步骤递推地更新滤波器系数:
1. 初始化
o 设定初始的滤波器系数w(0)。
o 设定初始的逆协方差矩阵P(0),通常设为一个大的正值或单位矩阵。

2. 时间更新
o 计算增益向量k(n): k(n)=P(n−1)x(n)/(λ+xT(n)P(n−1)x(n))。其中,λ 是遗忘因子,用于控制算法的记忆深度。
o 更新滤波器系数w(n):w(n)=w(n−1)+k(n)e(n)

3. 逆协方差矩阵更新
o 更新逆协方差矩阵P(n)=( 1/λ) (P(n−1)−k(n)xT(n)P(n−1))

4. 计算输出
o 计算滤波器输出 y(n): y(n)=wT(n)x(n)

5. 计算误差
o 计算误差信号e(n):e(n)=d(n)−y(n)

6. 重复步骤
o 重复步骤2到步骤5,随着新的数据到来,不断更新滤波器系数。

三、RLS算法的典型应用场景

在实际应用中,RLS算法广泛应用于信号处理、通信、控制等领域。其典型应用场景包括:系统辨识、噪声消除、预测、信道均衡、信号分离、自适应控制、生物医学信号处理等。本文将给出RLS自适应滤波器进行系统辨识的仿真代码与结果。在后续的文章中,将逐一给出RLS自适应滤波器用于噪声消除、预测、信道均衡等方面的原理与MATLAB仿真。

四、MATLAB仿真代码

使用RLS算法估计线性预测器的仿真代码:

%% FIR滤波器的系统辨识
% 设计递归最小二乘法(RLS)均衡器
nTaps = 32;                                        % 权系数的个数
lambda = 0.99;                                     % 遗忘因子
RLSfilter = dsp.RLSFilter(nTaps, 'ForgettingFactor', lambda);

% 设计一个N阶低通FIR数字滤波器作为需要辨识的未知系统
ffilt = dsp.FIRFilter('Numerator',fir1(31, .25));  % 未知系统

% 噪声
sigma = 0.01;                                      % 噪声标准差
noise = sigma*randn(1000,1);                       % 噪声

% 生成输入信号与期望信号
x = randn(1000,1);                                 % 输入信号
d = ffilt(x) + noise;                              % 期望信号

% 使用RLS自适应算法计算输出、误差和均衡器系数
[y,e] = RLSfilter(x, d);
w = RLSfilter.Coefficients;

%% 画图
figure()
subplot(3,1,1)
plot(x,'m');grid on;
title('RLS自适应滤波器应用——FIR滤波器的系统辨识');
legend('Input');xlabel('time index'); ylabel('signal value');
xlim([0 500]);
subplot(3,1,2);
plot(d,'r');hold on;
plot(y,'b');grid on;
legend('Desired','Output');
xlabel('time index'); ylabel('signal value');
xlim([0 500]);
subplot(3,1,3);
plot(e,'r');grid on;
legend('Error');xlabel('time index'); ylabel('signal value');
xlim([0 500]);

figure()
stem(ffilt.Numerator,'r*');hold on;
stem(w,'bo');grid on;xlim([0 33])
legend('Actual','Estimated');
title('FIR滤波器的系统权系数');
xlabel('coefficient #');ylabel('coefficient value');

五、仿真结果

仿真结果如下:

1.滤波器的输入信号、参考信号、输出信号、误差信号

在这里插入图片描述

2.对未知系统进行辨识得到的系数

在这里插入图片描述

由仿真结果可见,在这个例子中,RLS自适应滤波算法能够很好地对所设定的未知系统进行辨识。

总结与后续

本文是RLS自适应滤波器应用举例的第一篇文章,给出了RLS自适应滤波器用于系统辨识的仿真与结果。在后续的文章中,将继续给出RLS自适应滤波器用于噪声消除、预测、信道均衡等方面的原理与MATLAB仿真,希望对您有用。感谢关注!



本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/910993.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Oracle 12C安装教程

Oracle 12c,全称Oracle Database 12c,是Oracle 11g的升级版,新增了很多新的特性。 Oracle 12c下载 打开Oracle的官方中文网站,选择相应的版本即可。 下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/cn/database/enterp…

探索空间计算与 VR 设备的未来:4K4DGen 高分辨率全景 4D 内容生成系统

在当今科技飞速发展的时代,空间计算和 VR 设备正逐渐成为人们体验沉浸式场景的重要工具。而今天,我们要为大家介绍一款具有创新性的技术 ——4K4DGen 高分辨率全景 4D 内容生成系统,它为 VR/AR 沉浸式体验带来了全新的可能性。 一、项目概述 4K4DGen 项目的核心目标是实现 …

【无标题】项目管理软件:日常任务管理,TODO任务清单

无论是在工作、学习还是个人事务的处理上,我们都面临着众多的任务和事项。而 TODO 任务管理,可以帮助我们高效、有序的完成工作任务。 TODO 任务管理的重要性: TODO 任务管理不仅仅是简单地列出要做的事情,它是一种系统性的方法…

数据库中的用户管理和权限管理

​ 我们进行数据库操作的地方其实是数据库的客户端,是我们在客户端将操作发送给数据库的服务器(MySQL的服务器是mysqld),由数据库处理之后发送回来处理结果(其实就是一种网络服务)。所以可以存在多个客户端…

HTML 块级元素和内联(行内)元素详解

在 HTML 中,元素根据它们在页面中的表现方式分为两类:块级元素 和 内联元素(行内元素)。了解块级元素和内联元素的特性与使用方法,是掌握HTML开发的重要基础。本文将深入探讨这两类元素的特点及其在实际开发中的应用。 文章目录 一、块级元素1.1 块级元素是什么?1.2 块级…

科研绘图系列:R语言差异分析双侧柱状图(grouped barplot)

文章目录 介绍加载R包数据画图系统信息介绍 双侧柱状图(grouped barplot),也称为分组柱状图,是一种用于展示不同组别之间比较的数据可视化图表。它通过将不同组别的柱状图并排放置,可以直观地比较不同组在各个类别上的表现或特征。以下是双侧柱状图的一些关键特点和用途:…

【数据结构】哈希/散列表

目录 一、哈希表的概念二、哈希冲突2.1 冲突概念2.2 冲突避免2.2.1 方式一哈希函数设计2.2.2 方式二负载因子调节 2.3 冲突解决2.3.1 闭散列2.3.2 开散列(哈希桶) 2.4 性能分析 三、实现简单hash桶3.1 内部类与成员变量3.2 插入3.3 获取value值3.4 总代码…

Go语言基础语法

一、创建工程 说明: (1)go.mod文件是go项目依赖管理文件,相当于前端的package.json,也就是Java项目中的Maven的pom.xml。 二、打印数据到控制台 (1)引入fmt (2)使用fmt…

class com.alibaba.fastjson2.JSONObject cannot be cast to class com.ruoyi.sys

class com.alibaba.fastjson2.JSONObject cannot be cast to class com.ruoyi.sys ry-cloud报错原因解决 ry-cloud 报错 系统监控→在线用户打开后报错 报错信息如下 class com.alibaba.fastjson2.JSONObject cannot be cast to class com.ruoyi.sys原因 type导致&#xff…

用 Python 从零开始创建神经网络(一)

用 Python 从零开始创建神经网络(一) 引言1. A Single Neuron:Example 1代码部分: Example 2代码部分: 2. A Layer of Neurons:Example 1代码部分: 引言 本教程专为那些对神经网络已有基础了解…

双指针算法习题解答

1.移动零 题目链接:283. 移动零 - 力扣(LeetCode) 题目解析:该题要求将数组中为0的元素全部转移到数组的末尾,同时不能改变非零元素的相对位置。 解题思路:我们可以用变量dest和cur将该数组分为三个区域。…

思源笔记轻松连接本地Ollama大语言模型,开启AI写作新体验!

文章目录 前言1. 下载运行Ollama框架2. Ollama下载大语言模型3. 思源笔记设置连接Ollama4. 测试笔记智能辅助写作5. 安装Cpolar工具6. 配置Ollama公网地址7. 笔记设置远程连接Ollama8. 固定Ollama公网地址 前言 今天我们要聊聊如何通过cpolar内网穿透技术,把国产笔…

SAP ABAP开发学习——WDA 五 使用表格控件实例

目录 实现 先建一个Web Dynpro Component 将两个view关联 input_view中添加按钮 output_view创建按钮 创建一个服务 input_view中使用向导创建两个输入框 output部分创建输出表单 output inbound 创建APPLICATION 效果 实现 先建一个Web Dynpro Component 将两个vi…

qt QCompleter详解

1、概述 QCompleter是Qt框架中的一个类,用于为文本输入提供自动完成功能。它可以与Qt的输入控件(如QLineEdit、QTextEdit等)结合使用,根据用户的输入实时过滤数据源,并在输入控件下方或内部显示补全建议列表。用户可以…

数据采集-Kepware连接倍福(Beckhoff)PLC(OPCUA协议)

KepserverEX 连接倍福(beckhoff)-ADS协议 系列文章目录 数据采集-Kepware 安装证书异常处理 数据采集-Kepware OPCUA 服务器实现 数据采集-Kepware连接倍福(Beckhoff)PLC(ADS协议) 目录 KepserverEX 连接倍福(beckhoff)-ADS协议系列文章目录前言一、OPC UA(OPC统一…

vue中html如何转成pdf下载,pdf转base64,忽略某个元素渲染在pdf中,方法封装

一、下载 html2Canvas jspdf npm install jspdf html2canvas二、封装转换下载方法 htmlToPdf.js import html2Canvas from html2canvas import JsPDF from jspdf/*** param {*} reportName 下载时候的标题* param {*} isDownload 是否下载默认为下载,传false不…

接口测试面试题及答案(后续)

一、你们什么时候测试接口 一般有需求就会做,后台的接口开发好,就可以开始测。例外,如果增加了新需求,也要做接口测试,还有就是开发对后台的接口做了修改,交互逻辑发生变化,我们也要重新对接口…

萤石设备视频接入平台EasyCVR多品牌摄像机视频平台海康ehome平台(ISUP)接入EasyCVR不在线如何排查?

随着智慧城市和数字化转型的推进,视频监控系统已成为保障公共安全、提升管理效率的重要工具。特别是在大中型项目中,跨区域的网络化视频监控需求日益增长,这要求视频监控管理平台不仅要具备强大的视频资源管理能力,还要能够适应多…

使用Qt制作一个流程变更申请流程进度以及未读消息提醒

1.1加载界面: 界面要素: 成员信息 变更位置申请 接受消息列表 根据角色加载对应界面。 1.2发起变更申请: 用户点击“发起变更申请”按钮。变更申请对话框可编辑,用户填写申请信息: 申请方(自动填充&…

域名邮箱推荐:安全与稳定的邮件域名邮箱!

域名邮箱推荐及绑定攻略?最好用的域名邮箱服务推荐? 域名邮箱,作为一种个性化且专业的电子邮件服务,越来越受到企业和个人的青睐。烽火将详细介绍域名邮箱登录的全过程,从注册到登录,帮助您轻松掌握这一重…