自适应均衡属于自适应信号处理的应用范畴，各种各样的自适应均衡算法如迫零（ZF）算法、均方（LMS）算法、递归二乘（RLS）算法、变换域均衡算法、Bussgang 算法、高阶或循环统计量算法、基于非线性滤波器或神经网络的均衡算法等应运而生。均衡器通常工作在接收机的基带或中频信号部分，基带信号的复包络含有信道带宽信号的全部信息，所以，均衡器通常在基带信号完成估计信道冲激响应和解调输出信号中实现自适应算法等，本文选择了两种典型的自适应算法：以LMS自适应均衡器和RLS自适应均衡器为基础，用MATLAB 仿真软件对LMS和RLS两种算法进行仿真，比较并分析了两种算法的性能。 　　1 自适应均衡器

课程小作业

本文在论述自适应滤波的基本原理及其简单应用的基础上，简要介绍了LMS自适应滤波算法、RLS自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共轭梯度算法、基于子带分解的自适应滤波算法、基于QR分解的自适应滤波算法等。并对几种典型自适应滤波算法的性能特点进行比较，给出了算法性能的综合评价，最后给出了LMS算法去噪声的简单仿真。

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时域LMS与RLS算法自适应滤波算法-LMS_finish.m 本帖最后由 dingkillerwhale 于 2013-5-20 09:56 编辑 数据由于太大无法上传 以下是LMS算法以及RLS算法，其中RLS针对恒模信号与非恒模信号进行区分

时域LMS与RLS算法自适应滤波算法-RLS_finish1.m 本帖最后由 dingkillerwhale 于 2013-5-20 09:56 编辑 数据由于太大无法上传 以下是LMS算法以及RLS算法，其中RLS针对恒模信号与非恒模信号进行区分

时域LMS与RLS算法---自适应滤波算法

随机信号处理大作业，基于LMS和RLS算法更新自适应滤波器的权值向量,画出两种算法的e2(n)曲线作比较，用matlab写的，效果还可以

简洁易懂，即拿即用

自适应滤波器在随机信号处理当中得到了广泛应用。文讲述了LMS算法和RLS算法的基本原理，基于两种算法的推导过程较为繁琐，不便理解，本文以两种算法的主要计算环节为突破口，选取合适的迭代公式，对两种算法进行公式推导，方便读者理解。同时，本文通过原理推导、软件仿真的试验方法，设置输入信号、噪声信号，通过输出信号的图像走势对两种算法的优缺点进行对比分析，使读者对两种算法及滤波器的设计具有直观的认识，有一定的参考意义。