提出一种改进的均衡器算法。该方法基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)准则,使均衡器的输出与训练码的均方误差最小,并且将信道均衡的最小均方误差目标函数转化为二阶锥形式,利用内点法求最优解。与传统基于最小均方误差(least mean squares,LMS)和递归最小二乘(recursive leastsquares,RLS)自适应算法的均衡器相比,由于不需要迭代收敛过程,不存在收敛速度与精度的矛盾,克服了基于LMS和RLS的自适应均衡器参数设置的困难,而且利用更短的训练序列长度即可获得相同的均衡效果,对于改善通信效率具有参考价值。

核递归最小二乘 核递归最小二乘算法的 Julia 实现 KRLS 是一种快速高效的在线核回归算法。KRLS 一次处理一个样本的数据，并构建一个训练点字典，用于逼近函数。 Y. Engel、S. Mannor 和 R. Meir，“内核递归最小二乘算法”，IEEE Transactions on Signal Processing，vol。52，没有。8，第 2275-2285 页，2004 年。

递归最小二乘（RLS）自适应均衡算法.doc

带有遗忘因子的基于偏差补偿的递归最小二乘估计，用于输出误差移动平均系统

使用数据序列来追溯传递函数的参数。 循序渐进，轻松理解。

RLSFilter 递归最小二乘（RLS）过滤器的C ++实现

内核递归最小二乘法 内核递归最小二乘算法的 Julia 实现 KRLS 是一种快速高效的在线核回归算法。 KRLS 一次处理一个样本，并构建一个训练点字典，用于逼近函数。 Y. Engel、S. Mannor 和 R. Meir，“内核递归最小二乘算法”，IEEE 信号处理交易，卷。 52，没有。 8，第 2275-2285 页，2004 年。

A Fractionally Spaced Adaptive Decision Feedback Equalizer Using the Square Root Recursive Least Squares Algorithm

[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。 该程序遵循海金 2002 年的“自适应滤波器理论”中使用的符号。 该函数包括一个从正弦音中去除加性白噪声的简单示例，并且可以调整音对噪声的 SNR 以检查滤波器的性能。 也可以提供输入信号。 代码得到了很好的评论，我将不胜感激任何反馈和建设性的批评。 谢谢

RLS算法中，权矢量随迭代次数的增长而变化的收敛情况