MATLAB自适应滤波算法实现与可视化工具包

资 源 简 介

本项目提供自适应滤波理论中LMS、NLMS、RLS等经典算法的完整MATLAB实现，包含代码示例和实时滤波效果可视化演示，适用于信号处理教学与研究。

详 情 说 明

MATLAB自适应滤波理论经典算法实现与例程库

项目介绍

本项目实现了自适应滤波理论中的核心经典算法，提供完整的MATLAB代码实现和可视化演示。包含LMS（最小均方）、NLMS（归一化最小均方）、RLS（递归最小二乘）等经典自适应滤波算法，支持实时滤波效果展示、收敛性能分析和参数调优测试。项目可作为自适应滤波理论的教学参考和工程应用的基础框架。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现LMS、NLMS、RLS等经典自适应滤波算法
• 实时可视化：支持滤波过程动态展示，实时显示信号变化和算法收敛情况
• 性能分析：提供误差曲线、权值收敛轨迹、均方误差等量化评估指标
• 参数调优：支持步长因子、滤波器阶数、遗忘因子等关键参数灵活配置
• 多信号支持：兼容正弦波、方波、噪声信号及实际采集的时域信号
• 对比分析：提供原始信号、期望信号与滤波结果的时频域对比图表

使用方法

输入配置

1. 原始信号：设置待处理信号类型（正弦波、方波、噪声或实际信号）
2. 参考信号：定义期望信号或干扰信号模型
3. 算法参数：调整步长因子、滤波器阶数、遗忘因子等参数
4. 信号长度：设置仿真时长或数据点数

输出结果

• 滤波处理后的输出信号
• 算法收敛过程中的误差变化曲线
• 滤波器系数随迭代次数的演化过程
• 均方误差、收敛速度等性能指标
• 原始信号、期望信号与滤波结果的对比图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（推荐）
• 至少4GB内存（处理大数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了自适应滤波系统的核心控制功能，包括算法选择与参数配置界面、信号生成与输入处理模块、实时滤波执行引擎、结果可视化与性能分析组件。该文件整合了所有自适应滤波算法的调用接口，提供完整的仿真流程控制，支持用户交互式操作和批处理测试模式，能够生成详细的收敛性能报告和对比分析图表。