标题中的“RLS自适应滤波”是一种在信号处理中常用的自适应滤波算法，即递推最小二乘自适应滤波（Recursive Least-Squares Adaptive Filtering）。该算法以其良好的收敛速度和稳定性，被广泛应用于时变信号处理领域，尤其是需要从噪声中提取有用信号的场景。
描述中提到的“钢芯输送带缺陷信号降噪”，涉及到在复杂工况下如何从电磁检测信号中分离出有用的缺陷信息。由于煤矿环境中钢芯输送带电磁检测信号易受到非平稳噪声的影响，导致缺陷信号可能被噪声淹没。因此，RLS自适应滤波在这一研究中被应用于降噪，以确保能够有效提取出钢芯输送带的缺陷信号。
在“标签”中提到的“首发论文”表明这篇文章是首次公开的研究成果展示，说明了这项研究的新颖性和重要性。
在“部分内容”中，作者毛清华通过实验分析验证了RLS自适应滤波方法在处理钢芯输送带缺陷电磁信号中的非平稳强噪声时的良好降噪效果。RLS自适应滤波器能够根据输入信号统计特性的变化自动和快速地调整其参数，以重新获得最佳的滤波效果。
在文章中，作者首先提到了电磁检测方法是煤矿钢芯输送带缺陷检测的有效手段，但存在电磁信号易受噪声干扰的问题，从而影响缺陷信号的有效提取。因此，研究一种能够有效处理非平稳噪声的降噪方法显得尤为重要。
小波变换作为一种时频分析工具，在处理复杂信号方面表现优异，尤其是对非平稳信号的降噪。但是，小波变换并不能有效滤除与信号同频带的噪声，这一点在处理煤矿钢芯输送带缺陷电磁信号时成为了一大挑战。
自适应滤波技术能够针对复杂非平稳噪声进行有效滤波，主要包含LMS（最小均方）自适应滤波和RLS自适应滤波。RLS算法相较于LMS算法具有更好的收敛性和稳定性，因此更适合用于本文的研究。
RLS自适应滤波降噪算法是一种通过递推最小二乘方法自动调整滤波器参数的算法。它能在输入信号统计特性发生变化时，快速并自动地调整滤波器参数，以重新获得最佳滤波效果。这种算法的原理图展示了RLS自适应滤波器在实际应用中的工作流程，它能够实现对非平稳噪声的有效抑制，使得信号在信噪比上得到显著提升，因此，对于钢芯输送带缺陷信号的提取具有重要意义。
文章最后提到了作者的简介和基金项目信息，指出了作者毛清华主要的研究方向为煤矿机电设备智能检测与控制，并给出了联系方式。
关键词部分列出了钢芯输送带缺陷、电磁信号、RLS自适应滤波等，这些都是文章讨论的焦点和研究的主要内容。
中图分类号TP391指明了这篇文章属于计算机科学与技术领域的文献分类，这进一步明确了文章的研究方向和应用范围。
