MATLAB实现的LMS自适应时延估计算法研究（LMSTDE与ETDE）

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了LMS自适应时延估计算法（LMSTDE）及其改进版本ETDE，通过自适应滤波器实时估计含噪声信号间的相对时延。系统包含完整的算法实现、性能分析和可视化模块，适用于通信与信号处理领域的时延估计应用。

详 情 说 明

基于LMS的自适应时延估计算法实现与改进

项目介绍

本项目专注于实现并分析基于最小均方（LMS）准则的自适应时延估计算法（LMSTDE）。核心目标是通过自适应滤波器实时估计参考信号与观测信号之间的相对时延。系统针对含噪声环境设计，能够评估算法在不同信噪比下的性能，验证其对时变时延的跟踪能力，并为后续增强型时延估计（ETDE）算法的改进研究提供基准。

功能特性

• 标准LMSTDE算法实现：完成基于LMS的自适应时延跟踪核心算法。
• 性能分析：系统分析算法在不同信噪比（SNR）条件下的估计精度与鲁棒性。
• 动态跟踪能力验证：测试并展示算法对时变时延的跟踪效果。
• 基准对比平台：为ETDE等改进算法的性能比较提供基础。
• 结果可视化：提供收敛过程、时延跟踪轨迹及多种性能指标的可视化输出。

使用方法

1. 准备输入信号：提供参考信号向量与包含时延和噪声的观测信号向量。
2. 配置参数：设置自适应滤波器的步长因子μ、滤波器阶数、收敛阈值等关键参数。
3. 设置测试场景：定义信噪比范围、时延变化模式、信号采样频率等测试条件。
4. 运行分析：执行主程序，算法将进行时延估计并生成结果。
5. 查看输出：获取实时时延估计值、收敛曲线、性能指标（如MSE）及对比分析报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能，主要包括：标准LMSTDE算法的完整实现流程，从信号加载、参数初始化到自适应滤波迭代；时延估计值的实时计算与输出；算法收敛过程的监控与可视化图表的生成；在不同信噪比和时变时延场景下的性能测试与分析；以及最终性能指标的计算与结果报告的整理。