RLS功率谱估计

N=800;
M=16;
noise=0.005*（randn（1N）+j*randn（1N）/sqrt（2））;
sig1=exp（j*0.15*2*pi*（0:N-1）+j*2*pi*rand）;%第一个信号
sig2=exp（-j*0.3*2*pi*（0:N-1）+j*2*pi*rand）;%第二个信号
sig3=exp（j*0.16*2*pi*（0:N-1）+j*2*pi*rand）;%第三个信号
Un=sig1+sig2+sig3+noise;%带噪声的信号
un=[zeros（1M-1）Un].‘;%扩展数据
A=zeros（MN）;%构建样本矩阵
for n=1:N
    A（:n）=un（M+n-1:-1:n）;
end
delta=0.004;%调整参数
lambda=0.98;%遗忘因子
dn=Un（2:end）;%进一步预测信号
w=zeros（MN）;
epsilon=zeros（N-11）;%先验估计误差
PI=eye（M）/delta;
for k=1:N-1%rls算法迭代
    PIn=PI*A（:k）;
    deno=lambda+A（:k）‘*PIn;
    kn=PIn/deno;
    epsilon（k）=dn（k）-w（: