基于MATLAB实现的LMS和rls算法，通过测试，可以输出学习曲线和误差曲线

时域LMS与RLS算法自适应滤波算法-RLS_finish2.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

给定主麦克风录制的受噪声污染的语音信号和参考麦克风录制的噪声，实现语音增强的目标，得到清晰的语音信号。 （1）阅读参考资料和文献，明晰算法的计算过程，理解RLS算法基本过程； （2）主麦克风录制的语音信号是RLSprimsp.wav，参考麦克风录制的参考噪声是RLSrefns.wav，用Matlab指令读取； （3）根据算法编写相应的Matlab程序； （4）算法仿真收敛以后，得到增强的语音信号； （5）用Matlab指令回放增强后的语音信号； （6）分别对增强前后的语音信号作频谱分析。

这个压缩文件包含两个文件夹：nlms 和 rls。 nlms 包含实现归一化最小均方算法的 matlab m 文件和具有 1 个周期心电波的 matlab mat 文件：纯噪声和随机噪声，rls 包含实现递归最小二乘算法的 matlab m 文件和具有 1 个周期心电波的 matlab mat 文件：纯噪声和随机噪声。 参考：Simon Heykins 的自适应滤波器理论。 如有任何澄清，请随时与我联系：vsalaiselvam@yahoo.com。 我很高兴分享我的知识和我的讲义。 谢谢你。

包含MVDR算法，RLS算法，奇异值分解MVDR算法用于功率谱估计的MATLAB仿真，里面附有详细的注释，有不理解的地方可以评论区回复，适合初学者参考

使用MATLAB软件，运用自适应滤波中的RLS算法实现麦克风降噪。采用m文件、simulink工具箱两种方式，使用生成函数与调用库函数两种方法，对比实现对带噪语音信号的去噪处理，得到了非常理想的仿真结果

MATLAB源码集锦-基于RLS算法的数据预测与MATLAB实现

matlab软件实现自适应RLS算法

递推最小二乘(RLS)算法是一种在自适应迭代的每一步都要求最优的迭代算法，它是在已知n-1时刻自适应滤波器抽头系数的情况下，能够通过简单的更新，求出n时刻的滤波器抽头权系数。此程序对含有噪声的正弦信号进行RLS滤波，得到较好的效果。

用matlab编写的一个用RLS算法对一维信号降噪代码