基于LMS自适应滤波器的MATLAB噪声抵消系统实现

资 源 简 介

本项目采用LMS算法实现自适应噪声抵消，通过动态调整滤波器系数，从含噪主信号中分离背景噪声。支持实时信号处理，提升语音或音频信号的清晰度，适用于通信降噪与信号增强场景。

详 情 说 明

基于LMS自适应滤波器的自适应噪声抵消系统

项目介绍

本项目实现了一个采用LMS（最小均方）算法的自适应噪声抵消系统。该系统能够通过自适应滤波器动态调整滤波器系数，从含噪信号中有效分离并消除背景噪声，适用于语音增强、生物信号处理、通信系统等多个领域的噪声抑制场景。

功能特性

• 实时信号处理：支持实时处理混合有噪声的主信号和参考噪声信号
• 自适应参数优化：采用LMS算法进行滤波器系数的动态调整和优化
• 多维信号分析：提供原始信号、噪声信号和降噪后信号的时域和频域对比分析
• 性能量化评估：计算并输出信噪比改善指标，可视化展示误差收敛过程
• 参数灵活配置：支持步长因子、滤波器阶数、迭代次数等关键参数的自定义设置

使用方法

输入参数配置

1. 主输入信号：包含目标信号和噪声的混合信号（1维时间序列）
2. 参考噪声信号：与主信号中噪声相关的纯净噪声参考（1维时间序列）
3. 算法参数：

- 步长因子μ：控制收敛速度和稳定性的标量参数 - 滤波器阶数：决定滤波器复杂度的整数参数 - 迭代次数：指定算法运行次数的整数参数

输出结果

• 降噪后信号：经过噪声抵消处理的纯净目标信号（1维时间序列）
• 误差信号：LMS算法迭代过程中的误差收敛曲线
• 滤波器系数：自适应滤波器的最终权重系数向量
• 性能指标：包含信噪比改善值和均方误差收敛曲线的量化评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于大规数据模处理）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括信号数据的加载与预处理、LMS自适应滤波器算法的完整实现、噪声抵消过程的执行控制，以及结果可视化与性能分析的全面输出。该文件整合了信号输入处理、参数配置管理、算法迭代优化和结果展示评估等关键模块，为用户提供一站式的自适应噪声抵消解决方案。