- added

git-svn-id: http://moon:8086/svn/matlab/trunk@153 801c6759-fa7c-4059-a304-17956f83a07c
2021-03-22 20:28:22 +00:00
parent 1b5742e13e
commit b31f3e7435
140 changed files with 6054 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,55 @@
+% RLS-Algorithmus
+% ---------------
+% function [dd,e,wf,fpo] = rls(x,d,N,mu,rho,wi)
+%
+% Parameter:
+% x    : Eingangssignal
+% d    : erwünschtes Signal (Referenzsignal)
+% N    : Filterordnung
+% mu   : konstante Schrittweite
+% rho  : Vergessensfaktor 
+% wi   : Startwerte der Filterkoeffizienten im Zeitbereich
+%
+% Rückgabewerte:
+% dd   : Schätzung d' des Referenzsignals d aus x
+% e    : Fehler d - d'
+% wf   : Filterkoeffizienten am Ende der Adaption im Zeitbereich
+% fpo  : Anzahl der benötigten Floating-Point Operationen
+
+% -------------------------------------------------------------------------
+% Datum : 27.3.2002
+% Autor : Jens Ahrensfeld
+% Thema : Diplomarbeit
+% Datei : rls.m
+%
+% -------------------------------------------------------------------------
+function [dd,e,wf,fpo] = rls(x,d,N,mu,rho,wi)
+
+% -------------------------------------------------------------------------
+% Initialisierung RLS
+% -------------------------------------------------------------------------
+wf  = wi;
+dd  = zeros(length(x),1);
+e   = zeros(length(x),1);
+eta = 1000000;               
+R_  = eta * eye(N);          % inverse Autokorrelationsmatrix R
+flops(0);
+
+% -------------------------------------------------------------------------
+% RLS Adaptation
+% -------------------------------------------------------------------------
+for n = N : length(x)
+	xs    = x(n:-1:n-N+1);                  % Eingangsvektor
+	dd(n) = xs' * wf;                       % Filterung 
+	e(n)  = d(n) - dd(n);                   % a priori-Fehler
+    z     = R_ * xs;                        % gefilterter Datenvektor z
+    vn    = 1/(rho + xs'*z);           		% Normierungskonstante
+    zn    = vn*z;                      		% Normierung
+    wf    = wf + mu*e(n)*zn;           		% Aktualisierung der Filterkoeffizienten
+    R_    = 1/rho * (R_ - zn*xs'*R_);  		% Aktualisierung der inversen 
+                                            % Autokorrelationsmatrix R
+end ;
+fpo = flops;
+
+% -------------------------------------------------------------------------
+% Ende rls.m