MATLAB自适应滤波算法实现：经典LMS及其改进版本

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现经典LMS自适应滤波算法及其归一化LMS、变步长LMS改进型，包含核心算法模块、性能测试与可视化分析功能，适用于一维信号去噪和系统辨识场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的LMS自适应滤波算法及其改进型实现

项目介绍

本项目实现了经典LMS（最小均方）自适应滤波算法及其两种改进版本：归一化LMS（NLMS）和变步长LMS（VSLMS）。通过MATLAB编程，提供了完整的算法实现、性能测试和可视化分析功能，适用于信号降噪、系统辨识等应用场景。项目包含算法核心函数模块、性能评估模块和对比分析模块，能够直观展示不同算法的收敛特性和滤波效果。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现经典LMS、归一化LMS和变步长LMS三种自适应滤波算法
• 性能测试模块：提供均方误差（MSE）、收敛速度等关键性能指标计算
• 可视化分析：生成误差收敛曲线、滤波效果对比图等直观展示图表
• 多算法对比：支持三种算法的并行测试与性能比较分析
• 灵活参数配置：可调节滤波器阶数、步长参数等关键参数

使用方法

1. 准备输入信号：

- 原始信号向量：包含噪声的混合信号 - 参考信号向量：期望信号或训练序列 - 设置滤波器阶数（整数） - 配置步长参数（标量或动态步长函数）

1. 运行主程序：执行主函数启动滤波处理和分析

1. 查看输出结果：

- 滤波后信号向量 - 误差收敛曲线图 - 算法性能指标（MSE、收敛速度） - 不同算法对比分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少2GB可用内存

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能，包括三种自适应滤波算法的调用与执行、信号生成与预处理、滤波器参数初始化、误差计算与性能分析、结果可视化展示以及不同算法效果的对比评估。该文件作为项目入口，协调各模块协同工作，完成从信号输入到结果输出的完整处理流程。