MATLAB实现的自适应滤波器LMS与RLS算法对比项目

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了LMS和RLS两种自适应滤波算法，通过单层循环高效处理含噪信号，清晰对比算法的收敛速度与滤波效果，适合算法学习和信号处理应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的自适应滤波器LMS与RLS算法对比实现

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了两种经典自适应滤波算法（LMS和RLS），对含噪声的输入信号进行实时滤波处理。程序采用简洁高效的代码结构，通过单层for循环实现算法迭代，能够清晰展示两种算法的收敛特性和滤波效果对比。系统会生成包含原始信号、加噪信号和两种算法滤波结果的对比波形图。

功能特性

• 算法实现：完整实现最小均方（LMS）和递归最小二乘（RLS）两种自适应滤波算法
• 信号处理：支持正弦波或自定义测试信号，可添加高斯白噪声（信噪比可调）
• 参数可配置：LMS步长因子、RLS遗忘因子、滤波器阶数等关键参数均可调整
• 性能分析：实时计算并显示均方误差（MSE）收敛曲线
• 可视化输出：四子图对比展示原始信号、加噪信号、LMS滤波结果和RLS滤波结果
• 误差分析：提供两种算法在迭代过程中的误差对比分析

使用方法

1. 打开MATLAB软件，将项目文件添加到MATLAB路径中
2. 运行主程序文件，系统将自动执行以下流程：

- 生成原始测试信号（默认100Hz正弦波） - 添加可调信噪比的高斯白噪声 - 分别执行LMS和RLS自适应滤波算法 - 计算并显示性能指标和收敛曲线 - 生成对比波形图展示滤波效果

1. 用户可通过修改代码中的参数配置部分，调整信号类型、噪声水平、算法参数等设置

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需要MATLAB基础模块，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件包含了完整的自适应滤波系统实现，集成了信号生成、噪声添加、算法执行和结果可视化四大核心功能。具体实现了LMS和RLS两种算法的迭代优化过程，通过实时误差计算监控算法收敛性能，并生成多维度对比分析图表，为用户提供直观的算法性能评估界面。程序采用模块化设计，参数配置集中管理，便于用户根据需求调整实验设置。