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文献来源：
摘要：在实践中，最常用的两种递归最小二乘（RLS）自适应滤波算法是指数窗口和滑动（矩形）窗口RLS算法。这种流行程度主要是由于这些算法存在低复杂度版本。然而，当识别性能最为重要时，这两种窗口并不总是识别快速时变系统的最佳选择。本文展示了如何以与指数窗口和滑动窗口RLS算法相当的复杂度实现具有任意有限长度窗口的RLS算法。然后，我们以汉宁窗口为例，展示了使用所提出的有限窗口RLS算法在识别快速时变系统时性能的改进。
关键词：自适应滤波器 有限窗口RLS 时变系统 多径多普勒分集 遗忘因子系统
部分代码：
MSD = reshape(MSD_dB, length(M_set), Nmc);
mean_MSD = mean(MSD, 2);
figure(1)
plot(M_set, mean_MSD, ':ro', 'LineWidth', 1.5, 'MarkerSize', 10)
xlabel('M')
ylabel('MSD, dB')
grid on
box on
axis([50 201 -24 -8])
legend('FRLS')
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