MATLAB实现基于LMS算法的自适应均衡滤波器系统

资 源 简 介

本项目设计并分析一个基于LMS算法的自适应均衡滤波器系统，包含信号训练、均衡处理和判决三大模块。系统动态调整滤波器系数，对失真信号进行补偿，通过硬判决恢复原始数据并计算误码率，有效提升通信质量。

详 情 说 明

基于LMS算法的自适应均衡滤波器系统设计与性能分析

项目介绍

本项目实现了一个完整的自适应均衡系统，核心目标是利用最小均方（LMS）算法对经过信道畸变（包含码间干扰和加性噪声）的数字信号进行补偿与恢复。该系统通过训练、均衡和判决三个核心阶段，动态调整滤波器系数，有效对抗信道失真，最终通过硬判决输出恢复数据并评估系统误码性能。

功能特性

• 自适应训练：利用预设的训练序列（如PRBS），通过LMS算法在线迭代更新滤波器权重，使得滤波器特性逼近理想信道逆模型。
• 实时均衡处理：使用训练得到的自适应滤波器，对输入的失真信号进行滤波，补偿信道引入的畸变。
• 性能评估与判决：对均衡后的信号进行硬判决，将其恢复为二进制序列，并与原始数据对比，计算误码数量与误码率（BER），量化系统性能。
• 可视化分析：提供算法收敛过程、信号波形对比以及误码统计等多种可视化结果，便于直观分析系统性能。

使用方法

1. 配置参数：根据实际信道特性与需求，在主脚本中设置相关参数，如滤波器阶数、LMS步长、信噪比、信号长度等。
2. 生成数据：程序内部生成或由用户提供训练序列、原始二进制数据，并模拟信道失真（加入码间干扰和噪声）以产生输入信号。
3. 运行系统：执行主脚本。系统将自动依次完成训练、均衡和判决全过程。
4. 查看结果：程序运行后，将在命令行输出误码率等关键指标，并生成收敛曲线、信号时域对比图等分析图表。

系统要求

• 软件环境：MATLAB（推荐R2016a或更高版本）。
• 必要工具箱：仅需基础MATLAB环境，无需额外工具箱。

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心流程。它负责生成模拟信号与信道，调用LMS算法进行滤波器系数的迭代训练与自适应均衡，执行信号的硬判决以恢复数据，并完成误码率的计算与各项结果的可视化展示。