rls.m

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function rls();
clear
t=0:5:17990;     %信号个数
%输入信号
load dqqw;   %导入导前气温数据 
xn=b(2,1:1:3599);  
%期望信号
load ckqw;     %导入出口汽温数据
dn=b(2,1:1:3599); 

w0 = zeros(1,32);      % Initial filter coefficients
P0 = 5*eye(32);        % Initial input correlation matrix inverse
lam = 0.95;               % Exponential memory weighting factor
S = initrls(w0,P0,lam);
[y,e,S] = adaptrls(xn,dn,S);
         
figure;%作图2的第一子图
plot(t,y,'b',t,dn,'k',t,e,'r');
grid;
title('rls预测信号与实际信号的比较');
legend('预测信号','实际信号');