自适应信号处理MATLAB仿真程序库：从理论到实践的全链路实现

资 源 简 介

本项目完整实现了《自适应信号处理》教材核心算法的MATLAB仿真，包含自适应滤波、LMS/RLS算法、谱估计等模块。每个章节提供可调参数界面和可视化结果，助力算法原理理解和实践验证。

详 情 说 明

《自适应信号处理》全书MATLAB仿真程序库

项目介绍

本项目系统性地实现了《自适应信号处理》教材各个核心章节的算法仿真，涵盖自适应滤波、LMS/RLS算法、谱估计、波束形成等典型应用场景。每个章节对应独立模块，提供可调节参数界面和可视化结果展示，支持用户通过修改参数观察算法性能变化，有效辅助理解自适应信号处理的理论原理和实现细节。

功能特性

• 完整算法覆盖：包含最小均方算法（LMS）、递归最小二乘算法（RLS）、归一化LMS等核心自适应滤波算法
• 多场景应用：支持谱估计、波束形成、噪声消除、系统辨识等典型应用场景仿真
• 交互式参数调节：提供步长因子、滤波器阶数、收敛阈值等关键参数可调节界面
• 丰富可视化输出：实时显示算法收敛曲线、滤波器系数更新过程、信号对比波形等
• 性能定量分析：自动生成收敛速度、稳态误差、计算复杂度等性能指标报告

使用方法

1. 参数配置：在图形界面中选择信号输入类型（正弦合成信号/实际采集信号/白噪声信号）
2. 算法选择：根据仿真需求选择LMS/RLS/归一化LMS等算法类型
3. 参数调整：设置步长因子、滤波器阶数等仿真参数
4. 数据加载：可选择加载章节专属测试数据集（如语音信号、雷达回波等）
5. 运行分析：执行仿真后查看收敛曲线、频域特性等可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或以上版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大型数据集时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了完整的仿真框架核心功能，包括参数配置界面初始化、算法调度执行模块、多类型信号生成与处理引擎、实时可视化显示控制系统以及性能指标计算与报告生成模块。通过集成化的图形用户界面，为用户提供一站式的自适应算法仿真环境，支持从基础算法验证到复杂应用场景分析的全流程处理。