rls专题

【MATLAB源码-第215期】基于matlab的8PSK调制CMA均衡和RLS-CMA均衡对比仿真，对比星座图和ISI。

操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 CMA算法（恒模算法） CMA（Constant Modulus Algorithm，恒模算法）是一种自适应盲均衡算法，主要用于消除信道对信号的码间干扰（ISI），恢复出原始信号。CMA算法的核心思想是通过调整均衡器的权重，使输出信号的模保持恒定。 CMA算法原理：初始化：设置滤波器的初始权重，通常初始权重是一个具有中心抽头的单

基于RLS的永磁同步电机谐波抑制--FFT分析

基于RLS的永磁同步电机谐波抑制–FFT分析我今天要做的事情是在永磁同步电机的无感控制中进行谐波抑制，众所周知，无感控制的滑膜观测器中，观测的是反电动势，反电动势的纯净与否，对位置精度和速度精度都有影响，由于三相逆变器的原因， 6 k ± 1 6k\pm1 6k±1次谐波影响最大，所以本次实验目的就是消除这些谐波。今天的主要讲讲RLS的原理，然后会给三个对比： 1、使用低通滤波器的反电动势

181基于matlab的利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2

基于matlab的利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2；预测信号由二阶线性预测模型产生。2.利用LMS算法和RLS算法将一个叠加有噪声的信号实现噪声消除，恢复原始信号。有22页试验分析文档。（包括程序在内）。程序已调通，可直接运行。 181LMS算法、格型LMS算法 RLS算法、LSL算法 (xiaohongshu.com)

Kalman Filter与RLS的区别

1.估计准则常用的估计准则包括：无偏估计：即假设状态的估计值与真实值的平均值相等。最小二乘估计：不考虑数据的统计特性，如期望，方差等，直接用最小二乘法得到最优估计。误差方差最小：在满足最小二乘估计的同时，使得估计的误差方差最小。这一约束可以通过一系列等价的推导获得，前提是要事先知道测量数据噪声的方差。简单来说就是，满足误差方差最小必满足误差平方和最小，反之不成立。而无偏估计是最基本假设。

基于FPGA的自适应滤波器FIR/IIR滤波器LMS/NLMS/RLS算法/FxLMS/分数阶

基于FPGA的自适应滤波器FIR/IIR滤波器LMS/NLMS/RLS算法/FxLMS/分数阶本设计是在FPGA开发板上实现一个自适应滤波器，只需要输入于扰信号和期望信号(混合信号)即可得到滤波输出，使用非常简单。 ID:6950667575310719

rls用户指南

1、用root启动rls server $GLOBUS_LOCATION/bin/globus-rls-server [-N] -d -L 3 （若显示39281端口已被占用，可用netstat -alp | 39281查看占用端口的进程号，kill掉该进程） 2、ping服务器测试启动否 $GLOBUS_LOCATION/bin/globus-rls-admin -p rls://serve

Salesforce数据安全篇 - 对象／字段 / 记录级别的权限配置（OLS / FLS / RLS）

在权限管理中，我们会经常使用Profile，Permission Set来进行权限管理，比如管理Tab是否可视，Salesforce记录是否可操作（read、create、edit、delete、view all、modify all），字段是否可以visible或edit，Action是否可用等等。下面我将通过Profile的实战演练来介绍本篇知识内容：特别注意：为了避免操作过程中遇到不

[PD][RLS]帕金森患者不宁腿综合征治疗

目录 1.常用药物及其特点 1.1概述 1.2常用药物及其特点 2.副作用-症状恶化 2.1发生 2.2表现 2.3处理 2.3.1预防 2.3.2发生后（使用DR者） 1.常用药物及其特点 1.1概述不宁腿综合征的治疗：最低可能的多巴胺能药物有效剂量和最连续的给药量，以防止症状恶化和PD运动并发症。 1.2常用药物及其特点包括： L-dopa:左旋多巴 DR

Oracle的dbms.rls实现数据访问控制

在大部份系统中，权限控制主要定义为模块进入权限的控制和数据列访问权限的控制(如：某某人可以进入某个控制，仓库不充许查看有关部门的字段等等)。　　但在某些系统中，权限控制又必须定义到数据行访问权限的控制，此需求一般出现在同一系统，不同的相对独立机构使用的情况。(如：集团下属多个子公司，所有子公司使用同一套数据表，但不同子公司的数据相对隔离)，绝大多数人会选择在View加上Where子句来进行数据

Carsim和simulink联合仿真车轮胎侧偏刚度估计使用的算法:递归最小二乘法RLS算法

Carsim和simulink联合仿真车轮胎侧偏刚度估计使用的算法:递归最小二乘法RLS算法测试的工况: 正弦工况，不同车速估计的参数为:前轮和后轮的侧偏刚度 s函数写的代码，主流建模方式，不需要繁杂的模块调试模型觉得卡尔曼滤波和状态空间方程编程清晰明了，精度很好 simulink里面是算法模型，carsim提供了实车数据，相对于simulink搭建的七自由度车辆验证模型，carsim更具有

无人驾驶车辆模型预测控控制基于RLS算法的车辆侧偏刚度估算

无人驾驶车辆模型预测控控制基于RLS算法的车辆侧偏刚度估算，、基于递归最小二乘法在线识别轮胎前后侧偏刚度，估计侧偏刚度的大小，此模型也可用于其他工况下的刚度估计，有需要的朋友可以自行去尝试程序包含carsim文件，simulink模型和递归最小二乘侧偏刚度估计m脚本代码 ID:6525668439851124

递归最小二乘法RLS

参考：RLS递归最小二乘法(Recursive Least Squares)_hymwgk的博客-CSDN博客