MATLAB自适应滤波工具箱：LMS与RLS算法实现

资 源 简 介

该MATLAB工具箱提供多种LMS和RLS自适应滤波算法变体，支持系统辨识、噪声消除和信号预测等应用场景。包含实时滤波与离线批处理模式，适用于信号处理与自适应系统设计。

详 情 说 明

LMS与RLS自适应滤波算法工具箱

项目介绍

本工具箱提供一套完整的自适应信号处理算法实现，主要用于系统辨识、噪声消除和信号预测等场景。工具箱包含多种LMS（最小均方）和RLS（递归最小二乘）算法的变体实现，支持实时滤波和离线批处理两种模式。用户可通过简单配置参数快速实现自适应滤波器设计、性能分析和算法比较。

功能特性

• 多种算法变体：包含标准LMS、NLMS、RLS等多种自适应滤波算法
• 双模式支持：支持实时在线滤波和离线批处理两种工作模式
• 全面性能分析：提供均方误差、收敛速度、稳态误差等量化指标
• 算法对比功能：支持多种算法在同一数据集上的性能对比分析
• 灵活参数配置：可调节步长参数、滤波器阶数、遗忘因子等关键参数
• 信号类型支持：兼容实数与复数信号处理需求

使用方法

基本配置

1. 准备输入信号：一维时间序列数据（向量形式）
2. 设置期望输出信号：与输入信号等长的序列
3. 配置算法参数：步长参数（μ）、滤波器阶数、遗忘因子（λ）等
4. （可选）指定初始权重向量

运行流程

• 调用主函数进行滤波器设计与分析
• 获取滤波输出信号和误差信号序列
• 分析权重收敛轨迹和性能指标
• 生成算法比较报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（推荐）
• 基本内存需求：取决于信号长度和滤波器阶数

文件说明

主程序文件集成了工具箱的核心功能模块，包括自适应滤波算法的初始化配置、信号预处理、多种LMS和RLS变体算法的实现执行、实时与批处理双模式切换控制、误差分析与性能指标计算、权重收敛轨迹记录以及多算法对比报告生成等完整处理流程。该文件通过模块化设计实现了从参数配置到结果输出的全链路自适应滤波解决方案。