MATLAB实现的LMS自适应滤波器性能分析与可视化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现LMS自适应滤波算法，通过生成误差曲线、误差平方曲线及等高线轨迹图，直观展示算法收敛特性。系统模拟含噪声信号输入，经100次迭代计算权值，适用于信号处理教学与研究。

详 情 说 明

基于LMS算法的自适应滤波器性能分析与轨迹可视化系统

项目介绍

本项目是一个用于LMS（最小均方）自适应滤波算法性能分析与可视化的MATLAB实现。系统通过模拟含噪声信号输入，执行LMS算法的迭代计算过程，并生成误差曲线、误差平方曲线以及权重空间等高线轨迹图，直观展示算法的收敛特性与性能。该系统旨在辅助《数字信号处理2》课程的教学，帮助学生深入理解自适应滤波原理。

功能特性

• LMS算法实现：完整实现最小均方自适应滤波算法，包括权重更新与误差计算。
• 信号模拟：支持生成期望信号（如正弦波、方波）与含加性高斯白噪声的输入信号。
• 性能可视化：

- 误差随时间（迭代次数）变化的曲线图。 - 误差平方（均方误差，MSE）随时间变化的曲线图。 - 权重空间中的等高线图，标注100次迭代的平均轨迹。

• 收敛分析：提供稳态误差值、收敛速度等关键性能参数的数值结果。

使用方法

1. 设置参数：在运行主程序前，根据需要调整以下参数：

- 期望信号类型（如正弦波频率、幅度）。 - 输入信号的噪声特性（如噪声方差）。 - 滤波器阶数（FIR滤波器长度）。 - 步长参数（μ值）。 - 迭代次数（默认100次）。

1. 运行程序：执行主程序文件，系统将自动完成信号生成、LMS滤波计算与可视化绘图。

1. 查看结果：程序运行后，将显示误差曲线、MSE曲线、等高线轨迹图及收敛性能参数。用户可通过图形界面观察算法的动态收敛过程。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux。
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 依赖工具包：仅需基础MATLAB环境，无需额外工具箱。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括：初始化仿真参数与信号模型，执行LMS自适应滤波算法的迭代计算过程，实时记录误差与权重向量的变化，并调用绘图模块生成误差曲线、均方误差曲线以及权重空间的等高线轨迹可视化图。此外，该文件还负责计算并输出算法的收敛性能指标，如稳态误差与收敛速度。