MATLAB实现LMS与RLS自适应滤波算法的系统辨识对比研究

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现了LMS和RLS两种自适应滤波算法，用于系统辨识的性能比较。支持生成多种测试信号并模拟未知系统，方便用户进行算法评估和参数调试。

详 情 说 明

基于LMS与RLS自适应滤波算法的系统辨识性能对比分析

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了LMS（最小均方）和RLS（递归最小二乘）两种经典自适应滤波算法，在系统辨识应用场景下进行全面性能对比。通过构建完整的仿真测试框架，定量分析两种算法在收敛速度、稳态误差、计算复杂度和鲁棒性等方面的差异，为算法选择和参数调优提供理论依据和实践参考。

功能特性

• 多信号源支持：生成正弦波、方波、高斯白噪声等多种测试信号
• 灵活系统建模：可自定义未知系统的FIR滤波器传递函数
• 双算法并行实现：同步运行LMS和RLS算法进行对比分析
• 实时可视化：动态展示权重收敛过程和误差下降曲线
• 多维度性能评估：量化比较MSE、收敛迭代次数、计算时间等关键指标
• 鲁棒性测试：支持不同信噪比条件下的算法稳定性分析
• 参数敏感性分析：通过热力图展示算法对关键参数的敏感程度

使用方法

1. 设置测试信号参数（类型、频率、振幅、信噪比）
2. 配置未知系统模型（FIR滤波器系数）
3. 调整算法参数（LMS步长、RLS遗忘因子）
4. 运行主程序启动仿真测试
5. 查看实时生成的收敛曲线和性能对比图表
6. 分析输出的定量评估报告和鲁棒性测试结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）
• 至少4GB内存
• 支持图形显示功能

文件说明

主程序文件整合了完整的系统辨识仿真流程，具备信号生成、系统建模、算法实现、性能评估和结果可视化的综合能力。该文件负责协调各功能模块的调用时序，实现测试参数的统一配置，并生成包含动态收敛过程、定量指标对比和多维度分析报告的综合输出结果。