基于MATLAB的非高斯噪声鲁棒自适应滤波算法实现

资 源 简 介

本项目针对脉冲噪声、重尾分布等非高斯环境，开发了一种具备噪声特性自适应识别与非线性鲁棒估计功能的MATLAB滤波算法，有效克服传统方法在高斯假设下的性能退化问题。

详 情 说 明

非高斯噪声环境下鲁棒自适应滤波算法研究及MATLAB实现

项目介绍

本项目针对传统滤波算法在非高斯噪声环境中性能退化的问题，设计并实现了一种基于最大相关熵准则的创新型鲁棒自适应滤波算法。该算法能够有效处理脉冲噪声、重尾分布噪声等非高斯干扰场景，通过噪声统计特性自适应识别、非线性鲁棒估计和多模态滤波权重动态调整三大核心技术，显著提升信号估计精度和系统稳定性。

功能特性

• 非高斯噪声鲁棒性：专门针对α稳定分布噪声、混合高斯噪声等典型非高斯干扰设计
• 自适应噪声识别：在线估计噪声统计特性和分布参数
• 智能权重调整：基于最大相关熵准则的动态滤波权重优化
• 变步长迭代优化：自适应收敛速度控制，平衡估计精度与计算效率
• 多维信号处理：支持一维/二维时间序列数据的滤波器
• 性能监控分析：实时输出滤波状态指标和收敛性能报告

使用方法

基本配置

1. 准备输入数据：含噪观测信号序列（MATLAB数据格式）
2. 设置系统参数：状态方程参数和噪声先验信息（可选）
3. 配置算法参数：核函数宽度、收敛阈值、最大迭代次数等

运行流程

% 加载观测数据和系统参数 load('observation_data.mat'); system_params = define_system_parameters();

% 设置算法参数 algorithm_config = set_algorithm_configuration();

% 执行滤波算法 results = main(observation_data, system_params, algorithm_config);

% 查看输出结果 plot_filtered_signal(results); analyze_performance(results);

输出结果

• 滤波后信号估计序列及置信区间
• 噪声参数在线估计结果
• 算法收敛性能分析报告（均方误差、收敛曲线）
• 实时滤波状态监控指标

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：信号处理工具箱、统计和机器学习工具箱
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大型数据集时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的鲁棒自适应滤波流程，包括观测数据预处理、噪声特性分析、最大相关熵准则优化、滤波权重动态计算、信号状态估计以及性能评估等核心功能。该文件整合了算法中的所有关键技术模块，能够根据输入的噪声环境和系统参数自动调整滤波策略，输出准确的信号估计结果和详细的性能分析数据。