MATLAB自适应滤波算法性能比较系统：LMS与RLS对比分析

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了LMS和RLS两种自适应滤波算法，对比分析其在含噪信号处理中的收敛速度、均方误差与计算复杂度，通过可视化界面实时展示性能差异，为算法选择提供参考。

详 情 说 明

基于LMS与RLS算法的自适应滤波器性能比较分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的自适应滤波器性能比较分析平台，核心功能是并行实现LMS（最小均方）和RLS（递归最小二乘）两种经典自适应滤波算法。系统在统一的测试环境下对两种算法进行全面的性能评估，通过可视化方式展示滤波效果和收敛特性，为算法选择和参数优化提供直观的数据支持。

功能特性

• 双算法并行实现：同步运行LMS和RLS算法，确保比较的公平性
• 灵活的信号输入：支持仿真信号（正弦波、方波）和实际采集信号导入
• 可配置噪声环境：提供高斯白噪声和指定信噪比的混合噪声
• 实时性能监控：动态展示收敛速度、均方误差、计算复杂度等关键指标
• 参数敏感性分析：系统分析不同参数设置对算法性能的影响
• 多维可视化输出：包含滤波效果对比、误差收敛曲线、参数分析报告等

使用方法

1. 信号配置：选择信号源类型（仿真生成或文件导入），设置信号参数或指定文件路径
2. 噪声设置：选择噪声类型，设置信噪比或噪声参数
3. 算法参数配置：

- LMS算法：设置步长因子μ和滤波器阶数 - RLS算法：设置遗忘因子λ、正则化参数δ和滤波器阶数

1. 运行分析：启动滤波处理，系统自动生成性能比较结果
2. 结果查看：分析输出的对比图表和性能报告，调整参数进行优化

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大型数据文件时建议8GB以上）
• 支持图形显示的计算机配置

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括信号生成与导入模块、噪声添加模块、双算法并行处理引擎、性能指标计算单元以及结果可视化界面。该文件实现了完整的处理流水线，从数据输入到结果输出的全过程自动化管理，确保两种算法在完全一致的条件下进行公平比较，并生成详细的性能分析报告。