文档介绍：在 LMS 自适应均衡器算法的基础上，将其中的 LMS 的迭代过程换成了 RLS 算法，如果需要研究 RLS 自适应均衡器性能的影响参数的话，可以尝试调整均衡器系数和遗忘因子的大小。程序代码如下
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%在 LMS 自适应均衡器算法的基础上，将其中的 LMS 的迭代过程换成了 RLS 算法，如果需要研究 RLS 自适应均衡器性能的影响参数的话，可以尝试调整均衡器系数和遗忘因子的大小。程序代码如下
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%% RLS 算法实数基带系统仿真程序
% 功能：实数基带系统 RLS 均衡算法仿真-->BER\MSE 指标
% 编写：李振兴
% E-Mail:******@
% Tel:
% 任何问题以及错误欢迎通过邮箱交流
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%% 初始化参数设置(用户可根据需要修改此处参数)
nFrame = 1; nPacket = 5000;
step = ;
dB = 25;
e = zeros(1,nPacket); E = zeros(1,nPacket);
h = [,,1,]; h = h/norm(h);
nW = 25;
% 仿真发送的帧数（可作为蒙特卡洛仿真次数）
% 每帧的发送的数据点数
% 学****步长
% 信噪比
% 瞬时计算误差
% 统计均方误差（为平滑用）
%ISI 信道参数
% 均衡器阶数
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% 注意：当帧数 nFrame 不等于 1 的时候不要绘制星座图！
% nFrame 根据需要可以适当设置，只要使得 MSE 曲线足够平滑就可以
% 均衡器阶数对结果影响较大，这里给出的是经过实验的最佳阶数
% 学****步长不宜设置过大
%% 算法实现过程
LP = nPacket-nW;
X = zeros(nW+1,LP);
% 移掉几个数据避免负或零下标
% 组织均衡器输入矩阵
%循环开始(迭代次数=nFrame*nPacket)
for kk = 1:nFrame % 此处修改蒙特卡洛次数
W = zeros(nW+1,1);
sX = round(rand(1,nPacket))*2-1; % BPSK 或 2PAM 信号
% scatterplot(sX); % nFrame=1 时调试用
rX = filter(h,1,sX); % 通过信道
% scatterplot(rX); % nFrame=1 时调试