MATLAB自适应滤波算法实现与性能分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现LMS和RLS两种自适应滤波算法，支持信号模拟、滤波处理及性能测试分析，适用于信号处理研究与应用。

详 情 说 明

基于 MATLAB 的自适应滤波算法实现与性能分析系统

项目介绍

本项目基于 MATLAB 平台，实现了两种经典的自适应滤波算法：最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法。系统能够对自定义或随机生成的输入信号进行自适应滤波处理，并通过可视化图表和量化指标对算法的收敛速度、稳定性等性能进行综合分析，为自适应信号处理算法的研究和应用提供直观、高效的实验平台。

功能特性

• 算法实现：完整实现 LMS 和 RLS 两种核心自适应滤波算法
• 信号模拟：支持多种信号类型（正弦波、方波、白噪声等）的生成与自定义
• 参数灵活配置：可调整步长、遗忘因子、滤波器阶数等关键参数
• 性能可视化：自动绘制权重收敛过程的学习曲线和均方误差变化曲线
• 量化分析：提供收敛速度、稳态误差等关键性能指标的对比分析
• 用户友好：简洁的交互界面，便于算法测试和结果观察

使用方法

1. 参数设置：在程序启动后，根据提示设置输入信号类型、算法参数等
2. 信号定义：可选择预设信号或自定义输入信号与期望信号
3. 算法执行：系统将自动运行 LMS 和 RLS 算法进行滤波处理
4. 结果查看：程序会自动显示滤波输出、误差序列及相关性能曲线
5. 性能比较：通过生成的图表和数据分析两种算法的优劣特性

系统要求

• MATLAB 版本：R2016a 或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox
• 内存建议：至少 4GB RAM
• 磁盘空间：至少 500MB 可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括信号生成与预处理、自适应滤波器初始化、LMS与RLS算法的迭代执行过程、实时误差计算与性能评估。同时负责协调各功能模块的数据流，生成并显示滤波结果、权重收敛曲线和误差分析图表，完成两种算法的并行性能比较与可视化输出。