盲信号分离的自适应算法研究

盲信号分离在信号处理界一直有着重要的地位，其目的就是要根据观测到的混合数据向量恢复出混合前的原始信号。论述LMS和RLS两种进行盲信号分离的自适应算法，并使用它们对合成数据进行实验，考察算法的特性和效果，并进行比较分析。结果表明：LMS算法与RLS算法相比，RLS算法的收敛性能更好一些，而RLS的稳定性则存在振荡问题，在实际应用中需要选择合适的方法和参数。