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基于PASTD自适应算法的MATLAB子空间跟踪实现
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资 源 简 介
本项目提供PASTD（投影逼近子空间跟踪-对角化）算法的MATLAB实现，用于动态环境下信号子空间的实时分离与跟踪。该算法通过递归更新高效处理非平稳信号，适用于通信、雷达等在线信号处理场景。
详 情 说 明
基于PASTD自适应算法的子空间分离与跟踪
项目介绍
本项目实现了一种基于投影逼近子空间跟踪-对角化（PASTD）的自适应算法，用于动态环境下信号子空间的实时分离与跟踪。该算法能够有效处理非平稳信号，通过递归更新投影矩阵和特征值，实现在线估计信号子空间，适用于信号处理、通信系统、阵列处理等多种场景。功能特性
- 自适应子空间跟踪：采用投影逼近子空间跟踪（PAST）技术，实时更新信号子空间
- 特征值对角化：结合Deflation技术，实现对主要特征成分的有效提取
- 在线学习能力：基于递归最小二乘（RLS）自适应滤波，适用于非平稳信号环境
- 收敛性能监控：提供跟踪误差序列，便于算法性能分析和调试
使用方法
输入参数
实时输入信号：维度为 m×n 的矩阵，其中 m 为信号特征维度，n 为时间序列长度子空间维度：整数，指定需要跟踪的子空间秩遗忘因子：标量（0 < λ ≤ 1），用于控制历史数据的权重衰减
输出结果
子空间基矩阵：m×r 维正交矩阵，表示估计的信号子空间特征值向量：r×1 维向量，对应子空间特征值的实时估计跟踪误差：标量序列，反映算法收敛性能
系统要求
- MATLAB R2018a 或更高版本
- 信号处理工具箱
