MATLAB自适应滤波算法仿真：LMS与RLS性能对比分析系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现了自适应信号处理中的LMS和RLS算法，支持测试信号生成、收敛曲线实时绘制及多维度性能对比分析，适用于算法研究和教学演示。

详 情 说 明

基于MATLAB的自适应滤波算法性能仿真与比较分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的自适应信号处理算法性能仿真与分析系统，重点对比研究LMS（最小均方）和RLS（递归最小二乘）两种核心自适应滤波算法的性能差异。系统通过MATLAB构建了从信号生成、算法执行到性能分析的完整仿真流程，为自适应滤波算法的理论研究与工程应用提供直观的性能评估工具。

功能特性

• 多信号源支持：可生成正弦波、方波、随机信号等多种测试信号
• 双算法并行仿真：同步执行LMS和RLS算法，实现性能对比
• 实时可视化分析：动态绘制算法权重收敛过程和均方误差变化曲线
• 误码率统计分析：在算法收敛后精确计算误码性能指标
• 参数敏感性分析：系统研究步长参数对LMS算法、遗忘因子对RLS算法的影响规律
• 量化性能指标：提供收敛速度、稳态误差、计算复杂度等多维度量化对比

使用方法

1. 参数配置：在运行界面输入基础信号参数（信号类型、频率、幅值等）、算法参数（LMS步长、RLS遗忘因子）、信道特性（信噪比、信号长度）和参考信号设置

1. 执行仿真：启动系统后，程序将自动生成测试信号，并行执行LMS和RLS算法仿真

1. 结果分析：系统实时显示算法收敛曲线、性能对比图和误码率统计结果，同时生成参数敏感性分析报告

1. 数据导出：所有性能指标和图表均可导出保存，便于后续分析研究

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上以获得更流畅的仿真体验

文件说明

系统的主程序文件实现了完整的仿真流程控制，包含信号生成模块、双算法并行处理引擎、实时可视化显示组件以及综合性能分析单元。该文件负责协调各功能模块的协同工作，执行参数解析与验证，管理仿真数据处理流程，并最终生成多维度性能对比报告和敏感性分析图表。