基于MATLAB的自适应滤波器性能对比分析系统：LMS与RLS算法实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了LMS和RLS两种经典自适应滤波算法，通过系统辨识仿真对比分析其性能。支持不同信噪比环境模拟，实时计算收敛速度、稳态误差等指标，并生成可视化对比图表，为算法选择提供数据支持。

详 情 说 明

基于LMS和RLS的自适应滤波器性能对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的自适应滤波器性能对比分析系统，重点比较LMS（最小均方）和RLS（递归最小二乘）两种经典自适应滤波算法在不同信噪比环境下的性能表现。系统通过模拟系统辨识场景，实时计算并可视化算法的收敛特性、稳态误差和计算复杂度，为算法选择和参数优化提供直观的分析依据。

功能特性

• 算法实现：完整实现标准LMS和RLS自适应滤波算法
• 环境模拟：支持多种信噪比条件下的系统辨识场景模拟
• 实时分析：动态计算收敛速度、稳态误差等关键性能指标
• 可视化展示：提供学习曲线、误差收敛轨迹和系数变化过程的多维度对比
• 交互调节：支持算法参数和仿真设置的实时调整与效果观察

使用方法

1. 运行主程序文件启动系统图形界面
2. 在参数设置区选择信号类型（正弦波/方波/白噪声）并配置频率、幅度等参数
3. 设置噪声环境的信噪比等级
4. 调整LMS算法（步长因子、滤波器阶数）和RLS算法（遗忘因子、正则化参数、滤波器阶数）的参数
5. 配置仿真迭代次数和采样频率
6. 点击运行按钮开始仿真，系统将实时显示滤波效果和性能指标
7. 在结果区查看生成的对比图表和数值分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于大数据量仿真）
• 支持图形界面显示

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括信号生成与噪声添加、两种自适应滤波算法的具体实现、性能指标计算逻辑、多类型图表可视化生成以及图形用户界面的构建与交互控制。该文件通过模块化设计实现了从参数输入、算法执行到结果展示的完整处理流程，为用户提供一站式的性能对比分析体验。