详细介绍了LMS和RLS两种算法，并且进行了分析比较，对课题研究很有帮助！

用MATLAB脚本实现，使用LMS和RLS两种算法分别实现系统辨识和逆辨识，通过脚本实现过程可比对LMS和RLS两种算法收敛速度、稳态误差变化趋势等特征，模仿本段代码可作为理解自适应滤波算法的入门练习。

包括这两个算法的matlab程序和简单的使用说明，其中在程序中有详细的说明，有利于大家加深对这两个算法的理解。

可以用于信号处理算法等大作业，用matlab编程实现LMS和RLS的自适应滤波器，并有实验结果

基于matlab的LMS和RLS的自适应滤波器的应用仿真,带完整源码

数字信号处理中的三种算法LMS—RLS-LSL的比较

基于matlab的LMS和RLS算法在盲从多用户检测中的比较

介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS, Least Mean Squares)和递推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。

Levinson-Durbin算法AR、MA算法。matlab语言亲自写的

基于MATLAB的LMS和RLS算法滤波完整程序，一种是LMS算法，一种是RLS算法，并在MATLAB环境下对其进行了编程.对自适应滤波器性能进行分析