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基于QR分解的RLS算法_MATLAB例程RAR文件_(matlab)

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简介：
本资源提供了一个MATLAB实现的RAR文件，内含基于QR分解的递推最小二乘（RLS）算法程序。此算法适用于实时信号处理和系统辨识中的参数估计问题，提供了高效的矩阵求逆方法以加速计算过程。 QR分解基于RLS算法的Matlab实现及示例

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  • 基于QR分解的RLS算法_MATLAB例程RAR文件_(matlab)
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    本资源提供了一个MATLAB实现的RAR文件，内含基于QR分解的递推最小二乘（RLS）算法程序。此算法适用于实时信号处理和系统辨识中的参数估计问题，提供了高效的矩阵求逆方法以加速计算过程。 QR分解基于RLS算法的Matlab实现及示例
     
  • Householder QR分解_Householder算法RAR文件_householderQR分解
    优质
    本资源提供关于Householder变换及其在QR矩阵分解中的应用详解，涵盖Householder算法的核心理论与实用代码示例。 该程序使用Householder变换对矩阵进行QR分解。
     
  • 基于Matlab的RLS算法实现
    优质
    本项目采用MATLAB语言实现了递归最小二乘法（RLS）算法，详细展示了信号处理中参数估计的经典方法。通过编程实践加深了对自适应滤波理论的理解与应用。 本例展示了基本RLS算法的Matlab实现程序，并分析了不同参数对该算法性能的影响，适合初学者使用。
     
  • 基于Matlab的RLS算法代码
    优质
    本简介提供了一个基于MATLAB实现的递归最小二乘法（RLS）算法的代码示例。该代码适用于信号处理和自适应滤波等领域，能够高效地进行参数估计与系统识别。 本例分析了在四种不同特征值扩散度的情况下RLS算法的学习曲线。
     
  • 基于QR分解的K-best检测算法
    优质
    本研究提出了一种基于QR分解的K-best检测算法，旨在优化信号处理中的多径检测问题，有效提升了计算效率和准确性。 使用MATLAB进行信号检测的仿真，采用4QAM调制信号，并利用KBEST树算法。
     
  • Prony算法_MATLAB例程_(matlab)_MATLAB代码示例_MATLAB
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的Prony算法完整代码示例，适用于信号处理与系统辨识领域，助力科研人员及工程师深入理解并应用该算法。 Prony算法的MATLAB实现包括相关文章和工具箱的内容。
     
  • 利用QR分解求解特征值：基于MATLAB的QR分解特征值计算开发
    优质
    本项目采用MATLAB编程实现QR算法求解矩阵特征值问题。通过迭代QR分解技术精确高效地计算大型矩阵的特征值，适用于工程与科学计算中的复杂数据处理需求。 我们使用 QR 分解来求矩阵的特征值。该方法是迭代式的，并且会构建一个上三角矩阵。最终得到的特征值会在这个上三角矩阵的对角线上显示出来，这些结果与 Matlab 内置函数 eig 计算出的结果一致。 此外，在 Mathematica 中也有类似的程序可以实现这一功能。相关资源可以在 Wolfram 库中找到。
     
  • RLS算法的Matlab源程序
    优质
    本简介提供了一个关于RLS（ Recursive Least Squares）算法的Matlab实现代码。此程序适用于研究和教育目的，帮助学习者深入理解RLS算法的工作原理及其在信号处理中的应用。 用MATLAB实现递推最小二乘法的源代码。请提供更详细的信息或具体的数学模型以便给出相应的MATLAB代码示例。如果需要一个基础版本，请参考以下伪代码： 假设有一个线性系统 \(y(k) = \phi^T(k)\theta + v(k)\)，其中，\(v(k)\) 是零均值的白噪声。 1. 初始化：设初始估计为\(\hat{\theta}(0)=0\)和协方差矩阵P(0)。 2. 对于每一个新的数据点k： a. 计算增益向量 \(K(k)=P(k-1)\phi^T(k)[I+\phi(k) P(k-1)\phi^T(k)]^{-1}\) b. 更新参数估计 \(\hat{\theta}(k)=\hat{\theta}(k-1)+ K(k)(y_k-\phi^T (k)\hat{\theta} (k))\) c. 计算新的协方差矩阵 \(P(k)=[I-K(k)\phi^T(k)] P(k-1)\) 以上为递推最小二乘法的基本步骤，具体实现中可能需要根据实际情况调整细节。
     
  • RLS算法的Matlab源程序
    优质
    本简介提供了一段用于实现RLS（递归最小二乘）算法的MATLAB源代码。该程序适用于信号处理和自适应滤波领域中的快速参数估计与系统识别。 如何用MATLAB实现递推最小二乘法？请提供源代码。
     
  • 基于MATLAB的LMS和RLS算法实现
    优质
    本项目采用MATLAB语言实现了自适应滤波器中的两种经典算法——LMS（最小均方）与RLS（递归最小二乘），旨在通过仿真对比分析，展示其性能差异。 基于MATLAB实现的LMS和RLS算法可以生成学习曲线和误差曲线。通过测试这些算法，能够直观地观察到它们的学习过程及性能表现。