Рекурсивний алгоритм найменших квадратів (RLS) — це алгоритм адаптивного фільтра, який рекурсивно знаходить коефіцієнти, які мінімізують зважену лінійну функцію найменших квадратів вартості, що стосується вхідних сигналів.
Алгоритми RLS прагнути мінімізувати суму квадратів різниці між бажаним сигналом і вихідним сигналом фільтра, використовуючи нові зразки вхідного сигналу.
Адаптивний фільтр – це цифровий фільтр, який має самонастроювальні характеристики. Це так здатний автоматично регулювати коефіцієнти фільтра для адаптації вхідного сигналу за допомогою адаптивного алгоритму.
Алгоритми найменших середніх квадратів (LMS) являють собою найпростіші та найзручніші адаптивні алгоритми. З іншого боку, рекурсивні алгоритми найменших квадратів (RLS) відомі своєю чудовою продуктивністю та більшою точністю, але вони мають підвищену складність і обчислювальну вартість.
Шумопоглинач (RLS) Відніміть шум із вхідного сигналу за допомогою алгоритму рекурсивних найменших квадратів (RLS).. Адаптивний фільтр RLS використовує опорний сигнал на вхідному порту та бажаний сигнал на потрібному порту, щоб автоматично узгодити відповідь фільтра в блоці фільтра шуму.
Рекурсивний метод найменших квадратів (RLS). алгоритм адаптивного фільтра, який рекурсивно знаходить коефіцієнти, які мінімізують зважену лінійну функцію найменших квадратів, що стосується вхідних сигналів.