MATLAB实现基于RLS算法的自适应滤波器系统辨识仿真

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现了基于递归最小二乘（RLS）算法的自适应滤波器，用于未知系统辨识。程序生成高斯白噪声作为激励信号，利用RLS算法实时更新滤波器系数以逼近系统脉冲响应，包含完整的性能分析与可视化功能。

详 情 说 明

基于RLS算法的自适应滤波器系统辨识仿真程序

项目介绍

本项目实现了一个基于递归最小二乘（RLS）算法的自适应滤波器，用于未知系统的辨识任务。程序通过生成高斯白噪声作为输入信号，利用RLS算法实时更新滤波器系数，使其逼近待辨识系统的脉冲响应。该仿真程序为系统辨识研究提供了完整的算法实现和性能评估框架。

功能特性

• 完整的RLS算法实现：包含递归最小二乘算法的完整迭代过程
• 灵活的待辨识系统设置：支持FIR和IIR两种滤波器类型的系统辨识
• 多参数可调：支持遗忘因子、正则化参数、滤波器长度等关键参数配置
• 全面的性能评估：提供均方误差分析、系数收敛过程监测、频率响应对比等功能
• 实时状态显示：动态展示权重向量、先验误差和后验误差的更新过程

使用方法

1. 设置待辨识系统参数（选择FIR或IIR滤波器类型及具体参数）
2. 配置RLS算法参数（遗忘因子λ、正则化参数δ、滤波器长度L）
3. 设置输入信号参数（高斯白噪声的方差等）
4. 运行仿真程序，观察系统辨识过程
5. 分析输出的收敛曲线、误差性能和频率响应对比结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 基本绘图功能支持

文件说明

主程序文件实现了RLS自适应滤波算法的核心功能，包括系统参数初始化、输入信号生成、待辨识系统建模、RLS算法迭代执行、实时误差计算与性能评估。该文件整合了信号处理、算法更新和结果可视化模块，能够完整展示系统辨识的全过程，并生成相应的收敛曲线和对比分析图表。