MATLAB自适应滤波器性能分析系统：LMS与RLS算法比较

资 源 简 介

本项目实现11阶FIR自适应滤波器，支持可变输入信号方差σ²。包含LMS与RLS算法模块，可绘制单次/平均误差收敛曲线及权系数输出，适用于自适应滤波算法的性能分析与教学演示。

详 情 说 明

基于LMS与RLS算法的自适应滤波器性能分析与比较系统

项目介绍

本项目实现了一个自适应滤波器性能分析与比较系统，重点研究LMS（最小均方）和RLS（递归最小二乘）两种经典自适应滤波算法。系统通过11阶FIR滤波器结构，对不同算法参数下的收敛速度、稳态误差等关键性能指标进行量化分析和可视化比较。

功能特性

• 算法实现：完整实现11阶FIR结构的LMS和RLS自适应滤波算法
• 参数可调：支持输入信号方差σ²、LMS步长参数μ、RLS遗忘因子λ的可调节设置
• 单次实验分析：绘制单次实验的误差平方收敛曲线，输出最终滤波器权系数
• 统计性能评估：通过20次蒙特卡洛实验生成平均收敛曲线，进行统计性能分析
• 多参数对比：对比不同步长参数下LMS算法的性能差异
• 算法比较：系统对比LMS与RLS算法在收敛速度和稳态误差方面的性能表现

使用方法

1. 参数设置：根据需要调整输入信号参数（方差σ²）、算法参数（μ、λ）等
2. 运行分析：执行主程序启动性能分析流程
3. 结果查看：系统自动生成收敛曲线图、权系数输出和误差统计表
4. 性能比较：通过可视化图表直观比较不同算法和参数配置的性能差异

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括信号生成模块、算法实现模块、性能分析模块和结果可视化模块。具体实现了自适应滤波器的初始化设置、LMS和RLS算法的迭代计算过程、误差收敛曲线的绘制、多参数性能对比分析以及稳态误差统计指标的输出等功能。通过模块化设计确保算法执行的效率与结果分析的准确性。