MATLAB自适应滤波器系统辨识：全更新与部分更新仿射投影算法实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现自适应滤波器系统辨识框架，采用仿射投影算法的全更新和部分更新两种变体。系统能够在线辨识未知系统动态特性，适用于实时信号处理应用，提供完整的算法比较和性能分析工具。

详 情 说 明

基于全更新与部分更新仿射投影算法的自适应滤波器系统辨识系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的自适应滤波器系统辨识框架，采用仿射投影算法（Affine Projection Algorithm, APA）的两种变体：全更新算法和部分更新算法。系统能够在线辨识未知系统的动态特性，通过比较输入输出数据与滤波器输出，实时调整滤波器系数。全更新算法在每次迭代时更新所有滤波器系数，而部分更新算法选择性更新部分系数以提高计算效率。系统包含性能评估模块，可对比两种算法的收敛速度、稳态误差和计算复杂度。

功能特性

• 双算法实现：同时实现仿射投影算法的全更新和部分更新两种变体
• 在线系统辨识：能够实时估计未知系统的动态特性
• 多信号支持：支持白噪声、正弦波或实际采集的系统激励信号作为输入
• 性能评估：提供收敛速度、稳态误差和计算复杂度的量化对比
• 可视化分析：包含误差收敛曲线、系统响应对比和系数更新动画
• 参数可配置：投影阶数、步长参数、滤波器长度等关键参数可灵活设置

使用方法

1. 准备输入数据：准备参考输入信号和期望输出信号（一维时间序列）
2. 设置算法参数：配置投影阶数、步长参数、滤波器长度、部分更新比例系数等
3. 运行系统辨识：执行主程序开始系统辨识过程
4. 分析结果：查看输出的滤波器系数、误差曲线、性能指标和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（用于频率响应分析）
• 至少4GB内存（处理长数据序列时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统辨识的核心流程，包括信号数据的导入与预处理、自适应滤波器算法的初始化与参数配置、全更新与部分更新仿射投影算法的并行执行、误差计算与性能指标评估、结果数据的存储管理以及多种可视化图形的生成与展示功能。该文件通过模块化设计整合了系统辨识的完整链路，为用户提供了一站式的算法对比分析平台。