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好用的。系统辨识中，递推最小二乘估计（RLS）是辨识模型阶次的一个重要的算法。该程序通过实现该算法，得到模型阶次的估计值以及相关参数值。
-refrain. System identification, estimation recursive least squares (RLS) identification model is of the order of an important algorithm. The procedures through the realization of
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系统仿真和辨识,包括递推最小二乘法ＲＬＳ和目前先进的辨识理论，适合于系统仿真用.-system simulation and identification, including RLS recursive least squares method and the current advanced identification theory is suitable for system simulation.
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系统 辨识文件夹内是产生高斯白噪声，m序列和最小二乘法的一次完成算法，递推算法，限定记忆法的程序。系统仿真文件夹内是对系统线性和非线性的建模和仿真程序。-System folder on system identification is to generate Gaussian white noise, m sequence and a complete least-squares method algorithm, recursive algorithm, limited memory met
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各种最小二乘法辨识汇总：一般最小二乘法、广义、递推、增广-Identification of various least-squares method Summary: general least-squares method, generalized, recursive, augmented
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均衡技术是克服码间干扰(Inter-Symbol Interference,ISI)的有效措施,由于信道特性的随机性与时变性,实际中消除码间干扰最常用的是自适应均衡器。本文对基于最小均方(Least Mean Squares,LMS)算法和递推最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法的自适应均衡器进行仿真研究,分析了信道特性与设计参数对自适应均衡器的收敛速度与稳态性能的影响。
-Equalization technique is to overcome inte
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为了进一步提高直接序列／跳频（ＤＳ／ＦＨ）扩频系统的抗干扰能力，基于小波包变换结合递归最小二乘算法设计
了一种变换域自适应干扰抑制算法，该算法采用小波包分解定位窄带干扰，递归最小二乘算法抑制窄带干扰。通过蒙特卡
罗仿真分析在增加抗干扰模块后，ＤＳ／ＦＨ系统工作在准静态时，在不同信噪比条件下抗窄带干扰性能。仿真结果表明：该
算法具有较强的自适应性以及抗窄带干扰能力，其性能优于传统的直接置零法，适用于多音干扰下的恶劣通信环境。-In order to further improve th
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最小二乘法的Matlab代码 包括基本代码，递推形式，广义最小二乘法以及含有残差的情况-Matlab code including basic code, recursive form of generalized least squares method of the least squares method containing residuals
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完整地编写了递推最小二乘和增广递推最小二乘算法m文件源代码，并附有详细的注释，便于读者学习和参考。-Complete preparation of the recursive least squares and augmented recursive least squares algorithm m document source code, along with detailed notes, to help readers learn and reference.
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对基于LMS(最小均方)、NLMS（归一化最小均方）、RLS（递归最小二乘）算法的自适应噪声抵消系统进行MATLAB仿真，发现这几种算法都能从高背景噪声中有效地抑制干扰提取出有用信号，显示出了良好的的收敛性能，相比之下RLS算法去噪效果较好，呈现出更快的收敛速度，更强的稳定性和抑噪能力(the principle of LMS (minimum mean square), NLMS (normalized least mean square), RLS (recursive least squa
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