基于变步长LMS算法的MATLAB自适应系统识别仿真

资 源 简 介

本项目实现基于变步长LMS算法的自适应滤波器，通过动态调整步长提升系统识别性能。支持输入信号与期望响应自适应拟合，适用于非线性系统建模与仿真分析。

详 情 说 明

基于变步长LMS算法的自适应系统识别仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于变步长LMS（最小均方）算法的自适应滤波器仿真系统，专门用于系统识别应用。系统能够通过智能调整步长参数，在收敛速度和稳态误差之间实现最佳平衡，提供完整的算法性能分析和可视化展示。

功能特性

• 自适应滤波核心：实现变步长LMS算法，根据误差动态调整学习步长
• 智能参数调整：采用自适应步长调整策略，优化算法性能
• 实时性能监测：动态跟踪均方误差、收敛速度等关键指标
• 全面可视化：提供学习曲线、系统响应对比和参数变化过程的多维度展示
• 灵活输入支持：支持多种输入信号类型（正弦波、方波、白噪声等）

使用方法

1. 配置输入参数：设置参考输入信号、期望响应信号和算法参数（初始步长、调整因子、滤波器阶数等）
2. 定义系统模型：指定待识别的未知系统传递函数或脉冲响应
3. 运行仿真：执行主程序开始自适应系统识别过程
4. 分析结果：查看输出的滤波器系数估计、误差曲线、步长变化轨迹和性能指标报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（推荐）
• 至少4GB内存（处理大规模数据时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括变步长LMS算法的完整实现、自适应步长调整机制的运算逻辑、系统性能指标的实时计算与评估，以及多维度结果的可视化展示。该文件负责协调整个仿真流程，从参数初始化、算法迭代执行到最终的结果分析与图形输出。