MATLAB自适应滤波器性能分析：LMS算法及其改进算法比较

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现传统LMS自适应滤波器，并扩展实现NLMS、变步长LMS及变换域LMS算法，对比分析其收敛速度、稳态误差等性能指标，同时与RLS算法进行性能比较。

详 情 说 明

自适应滤波算法性能分析与比较

项目介绍

本项目专注于经典LMS自适应滤波器算法及其三种改进版本（NLMS、变步长LMS、变换域LMS）的性能分析，并结合RLS算法进行综合对比。通过系统化的实验设计，评估各算法在不同噪声环境和信号特性下的收敛速度、稳态误差和计算复杂度，为自适应滤波器算法的选择和优化提供理论依据和实践参考。

功能特性

• 多算法实现：完整实现LMS、NLMS、变步长LMS、变换域LMS和RLS五种自适应滤波算法
• 全面性能测试：在不同噪声条件（高斯白噪声、特定干扰噪声）和信号类型（正弦波、方波、实际语音/振动信号）下进行系统测试
• 多维性能指标：量化分析收敛速度、稳态误差、计算复杂度等关键性能参数
• 丰富可视化：提供学习曲线、误差变化、时域/频域滤波效果、频率响应等多种可视化图表
• 自动报告生成：自动生成包含性能指标表格和算法对比分析的综合报告

使用方法

1. 配置输入信号：准备参考信号（支持.wav/.mat格式或生成标准波形）和含噪声的输入信号
2. 设置算法参数：根据需求调整滤波器阶数、步长参数、变步长参数、变换域类型、遗忘因子等关键参数
3. 执行性能分析：运行主程序开始算法性能测试与分析
4. 查看分析结果：通过可视化图表和性能报告了解各算法性能差异
5. 定制化实验：修改信号类型和噪声特性进行特定场景下的算法性能测试

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（用于高级信号处理功能）
• 至少4GB内存（处理大型信号文件时推荐8GB以上）
• 支持图形显示（用于可视化结果输出）

文件说明

主程序文件集成了完整的算法测试框架，能够根据用户设定的信号类型和参数配置，自动完成五种自适应滤波算法的实现与性能评估。该文件核心功能包括：信号生成与加噪处理、多算法并行执行、性能指标计算、结果可视化展示以及综合报告生成，为用户提供一站式的算法比较分析解决方案。