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MATLAB自适应滤波器设计：改进RLS与LMS算法性能比较
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资 源 简 介
本项目基于MATLAB实现了改进型RLS与标准LMS两种自适应滤波算法。改进RLS通过可变遗忘因子和正则化提升数值稳定性，LMS采用可变步长优化收敛性能。适用于信号降噪和系统辨识场景，支持实时数据处理与算法对比分析。
详 情 说 明
基于改进RLS与LMS算法的自适应滤波器设计与性能比较
项目介绍
本项目实现了两种自适应滤波器算法——改进型递归最小二乘（RLS）算法与标准最小均方（LMS）算法，用于信号降噪或系统辨识等场景。改进RLS算法通过引入可变遗忘因子与正则化策略，有效提升了数值稳定性；LMS算法则采用可变步长机制以优化收敛性能。系统支持实时处理与离线分析模式，可对两种算法在收敛速度、稳态误差及计算复杂度等关键性能指标上进行全面对比。
功能特性
- 算法实现：
- 性能评估：
- 处理模式：支持实时流式信号处理与离线批量数据分析。
- 对比报告：自动生成包含收敛步数、稳态误差值及算法执行时间的性能对比表格。
使用方法
- 准备输入数据：
- 运行主程序：执行主函数，系统将自动完成信号滤波处理与性能分析。
- 获取输出结果：
系统要求
- 操作系统：Windows / Linux / macOS
- 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
- 必备工具箱：Signal Processing Toolbox
文件说明
主程序文件集成了项目的核心功能，主要包括：初始化自适应滤波器参数与输入数据；调用改进RLS与标准LMS算法实现信号滤波；实时计算并记录滤波过程中的均方误差；绘制算法收敛曲线并分析稳态性能；最终生成包含关键指标的性能对比报告，支持结果可视化展示与数据导出。
