基于高斯径向核函数的MATLAB信号自适应处理系统

资 源 简 介

本项目实现了一套MATLAB自适应信号处理系统，通过高斯径向核函数映射构建高维特征空间，动态调整参数以完成信号降噪与特征分析，适用于复杂信号处理场景。

详 情 说 明

基于高斯径向核函数的信号自适应处理与分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于高斯径向核函数的信号自适应处理系统，该系统能够对一维时间序列信号进行非线性自适应处理与分析。通过高斯核函数将输入信号映射到高维特征空间，结合最小均方（LMS）或递归最小二乘（RLS）等自适应算法，动态调整滤波器系数，实现信号的降噪、特征提取和滤波处理。系统支持实时处理和批量分析两种模式，并提供直观的性能评估与参数优化功能。

功能特性

• 高斯核映射：利用高斯径向基函数将输入信号非线性映射至高维特征空间，增强信号特征的可分性。
• 自适应滤波：采用LMS/RLS自适应算法，在线或离线动态更新滤波器权重，适应信号统计特性的变化。
• 信号处理：实现信号降噪、特征提取及非线性滤波，有效提升信号质量。
• 性能评估：计算均方误差（MSE）、信噪比改善（SNR Improvement）等指标，量化处理效果。
• 参数优化：自动推荐最优的核宽度、步长等参数，辅助用户进行参数调优。
• 可视化分析：提供原始信号与处理后信号的对比图、参数收敛曲线等图表。
• 多模式支持：兼容实时流数据处理与批量文件处理。

使用方法

1. 准备输入信号：将待处理的一维时间序列数据保存为.mat、.txt或.csv格式。
2. 配置参数：设置核宽度（σ）、步长（μ）、滤波器阶数等参数；如进行有监督滤波，需提供参考信号。
3. 运行处理：启动主程序，选择处理模式（实时或批量），系统将自动执行核映射、自适应滤波及性能分析。
4. 查看结果：获取降噪后的信号数据、性能指标、可视化图表及参数推荐结果。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：不少于 4 GB（处理长序列时建议 8 GB 以上）
• 磁盘空间：不少于 1 GB 可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，包括信号数据的读取与预处理、高斯核函数的映射计算、自适应滤波算法的执行（支持LMS与RLS两种策略）、信号处理效果的质量评估（如均方误差与信噪比改善量的计算），以及结果的可视化展示（生成原始与处理信号的对比图、参数收敛曲线等）。此外，该文件还提供了参数自动优化功能，可根据输入信号特性动态推荐最优的核参数与滤波器设置。