MATLAB信号处理：LMS与RLS自适应均衡算法对比仿真项目

资 源 简 介

此MATLAB项目实现了LMS和RLS两种自适应均衡算法，通过生成随机信道特性来模拟信号传输失真，并进行均衡恢复。适合信号处理初学者学习算法实现和性能对比分析。

详 情 说 明

LMS与RLS自适应均衡算法的对比仿真项目

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的自适应均衡算法仿真平台，专门为信号处理初学者设计。通过实现最小均方（LMS）和递归最小二乘（RLS）这两种经典自适应滤波算法，完整展示了通信系统中信号传输失真与恢复的全过程。项目采用随机生成的传输信道特性模拟真实通信环境，并通过多维度的性能指标对比分析，帮助用户深入理解自适应均衡技术的原理与应用。

功能特性

• 完整的仿真流程：从信号生成、信道失真、均衡处理到性能评估的一体化仿真
• 双算法对比：并行实现LMS和RLS算法，支持参数可配置的对比实验
• 多维性能分析：

- 收敛特性：均方误差随迭代变化的动态曲线 - 均衡效果：原始信号、失真信号与恢复信号的时域波形对比 - 误码率分析：BER随迭代次数的变化趋势 - 定量评估：稳态误差、收敛速度、计算复杂度的综合对比

• 可视化展示：基于MATLAB图形界面的直观结果呈现
• 教育导向设计：代码结构清晰，注释详细，适合学习自适应滤波原理

使用方法

1. 参数配置：在MATLAB环境中打开项目，根据需求修改以下参数：

- 信道特性：多径延时抽头系数（如[0.8, -0.5, 0.3]） - LMS算法：步长因子μ（取值范围0<μ<1） - RLS算法：遗忘因子λ（0<λ≤1）和正则化参数δ - 噪声环境：AWGN信道信噪比（dB值）

1. 运行仿真：执行主程序，系统将自动完成以下流程：

- 生成二进制随机序列作为训练信号 - 模拟多径信道传输失真 - 分别应用LMS和RLS算法进行自适应均衡 - 计算各项性能指标并生成分析报告

1. 结果分析：查看生成的图表和性能数据，比较两种算法在收敛速度、稳态误差和计算效率方面的差异。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必备工具箱：Signal Processing Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件封装了完整的仿真框架，实现了信号生成、信道建模、算法执行和性能评估四大核心模块。具体包含二进制序列生成器、多径信道模拟器、LMS和RLS均衡器的并行实现、误码率计算引擎以及多种可视化输出功能，能够自动完成从参数配置到结果分析的全流程仿真任务。