单极阶递归梯度自适应格子滤波器：基于Matlab开发的Gradient Adaptive Laguerre Lattice Filter

实现了 Fejzo 和 Lev-Ari (1997) 提出的阶递归自适应拉盖尔滤波器。 好处： *与模拟长脉冲响应的 FIR 滤波器相比，要建模的参数更少 *保证的稳定性，唯一的全局最小值，少量参数，可避免规定的建模误差 *数值鲁棒性和低计算复杂度（ O(M) ）。 *快速收敛（RLS 等效），无需先验学习率 *顺序递归，因此滤波器系数彼此不相关，允许模块化实现。 将极点参数设置为0会产生标准的经典梯度自适应FIR算法。 包括有关抗串扰回声消除的简单示例，以展示如何使用它。