基于MATLAB的自适应滤波算法对比分析：LMS与RLS性能评估

资 源 简 介

本MATLAB项目实现自适应信号处理系统，通过模拟不同信噪比环境对比分析LMS和RLS算法的权重收敛特性与稳态误差。提供可视化展示，包含遗忘因子影响研究。

详 情 说 明

自适应滤波算法性能比较分析

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了一个完整的自适应信号处理系统，重点研究最小均方(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法在不同信噪比环境下的性能差异。通过系统化的仿真实验，深入分析两种算法的权重收敛特性、稳态误差性能以及遗忘因子对收敛速度的影响机制，为自适应滤波算法的工程应用提供理论依据和实践指导。

功能特性

• 多场景信号模拟: 支持正弦信号、方波信号及实际音频信号的滤波处理
• 环境参数可调: 可设置0-40dB范围内的加性高斯白噪声信噪比
• 算法参数优化: 支持LMS步长因子(0.001-0.1)和RLS遗忘因子(0.95-1.0)的精细调节
• 滤波器配置灵活: 提供4-64阶横向滤波器的多阶数选择
• 全面性能评估: 从时域收敛性到频域响应特性的多维度对比分析

使用方法

1. 运行主程序文件，进入参数配置界面
2. 根据实验需求设置信号类型、噪声水平、算法参数和滤波器阶数
3. 指定仿真迭代次数(1000-10000次可选)
4. 系统自动执行LMS和RLS算法的并行仿真计算
5. 查看生成的性能对比图表和量化分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)
• 至少4GB内存，推荐8GB以上用于大数据量仿真
• 支持音频信号处理的声卡设备(可选)

文件说明

主程序文件构建了完整的自适应滤波仿真框架，集成信号生成、噪声添加、算法实现、性能评估和结果可视化等核心模块。该文件提供了统一的用户交互界面，负责参数输入验证、算法执行调度以及多维度结果的协同展示，确保LMS与RLS比较实验的系统性和可重复性。