MATLAB实现自适应滤波与变换分析的数字信号处理系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供FTF（快速横向滤波器）和LMS（最小均方算法）等四种现代数字信号处理算法的实现方案，适用于自适应滤波与快速变换分析，支持高效噪声消除与实时信号优化。

详 情 说 明

基于现代数字信号处理的自适应滤波器与变换分析系统

项目介绍

本项目实现了四种现代数字信号处理中的关键变换算法，构建了一套完整的自适应滤波与变换分析系统。系统能够对输入信号进行实时滤波处理，并提供算法性能对比分析和收敛特性可视化功能，为数字信号处理算法的研究和应用提供强有力的工具支持。

功能特性

核心算法实现

• FTF（快速横向滤波器）：基于快速递归最小二乘的高效自适应滤波算法
• LMS（最小均方算法）：经典的随机梯度下降自适应滤波方法
• LSL（最小二乘格型算法）：基于前向和后向预测误差的格型结构算法
• RLS（递归最小二乘算法）：具有快速收敛特性的最小二乘自适应滤波算法

数据处理能力

• 支持多通道一维时间序列输入（.mat/.txt格式）
• 可配置期望响应参考信号
• 支持加性白高斯噪声或自定义噪声信号添加
• 实时信号滤波处理与频域分析

分析输出功能

• 四种算法的滤波后输出信号序列
• 均方误差随时间收敛曲线可视化
• 稳态误差、收敛速度、计算复杂度等性能指标定量比较
• 输入输出信号的频域特性对比分析
• 各算法计算效率统计报告

使用方法

1. 数据准备：准备原始信号和参考信号文件，确保信号长度一致
2. 参数配置：设置算法参数（步长因子、遗忘因子、滤波器阶数等）
3. 噪声选择：选择噪声类型并配置相应参数
4. 执行分析：运行系统进行信号处理和算法性能分析
5. 结果查看：查看滤波结果、收敛曲线和性能比较报告

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）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括数据加载与预处理、算法参数配置、四种自适应滤波算法的执行调度、信号处理过程监控、结果数据收集与性能指标计算，以及最终的可视化图表生成与分析报告输出。该文件作为整个系统的入口点，协调各功能模块的协同工作，确保算法分析的完整性和准确性。