MATLAB实现ANC自适应滤波器算法与性能验证系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了LMS/RLS自适应噪声消除(ANC)算法。系统可动态调整滤波器系数，实时滤除环境噪声并提取目标信号，提供完整的性能测试验证模块。

详 情 说 明

ANC自适应滤波器实现与性能验证系统

项目介绍

本项目基于MATLAB实现自适应噪声消除（ANC）算法，专注于对含噪信号进行实时滤波处理。系统采用动态调整滤波器系数的机制，能够自动适应环境噪声特征变化，有效提取目标信号。核心价值在于提供LMS和RLS两种主流自适应算法的完整实现方案，并通过多维度性能分析验证滤波效果。

功能特性

• 双算法支持：集成最小均方（LMS）与递推最小二乘（RLS）两种自适应滤波算法
• 实时自适应：基于参考噪声信号动态更新滤波器系数，适应非平稳噪声环境
• 参数可配置：支持步长因子（LMS）、遗忘因子（RLS）、滤波器阶数等关键参数灵活调整
• 性能可视化：提供收敛曲线绘制、信噪比提升分析等直观性能展示
• 多场景验证：支持稳态噪声与突发噪声等不同场景下的算法性能对比测试

使用方法

1. 数据准备：准备参考噪声信号（一维时序数据）和混合信号（目标信号与噪声叠加）
2. 参数设置：根据噪声特性配置算法参数（步长因子/遗忘因子、滤波器阶数等）
3. 执行滤波：运行主程序启动自适应滤波处理
4. 结果分析：查看输出的滤波后信号、收敛曲线及性能指标报告
5. 性能对比：通过调整算法类型和参数，比较不同配置下的滤波效果

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件配置：至少4GB内存，支持浮点运算的处理器
• 依赖工具包：需安装Signal Processing Toolbox信号处理工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括：自适应滤波算法的初始化与参数配置、参考噪声信号与混合信号的输入读取、基于LMS或RLS算法的实时滤波计算、滤波器系数的动态更新机制、收敛过程的可视化展示以及信噪比提升等关键性能指标的定量分析。