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MATLAB实现基于MMSE与LS算法的信道估计与信号恢复系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB实现了MMSE和LS两种经典信道估计算法，通过训练序列和观测信号进行参数估计与信号恢复。系统提供直观的性能对比，适用于通信系统仿真和信号处理研究。
详 情 说 明
基于MMSE与LS算法的信道估计与信号恢复系统
项目介绍
本项目实现了信号处理领域两种经典的线性估计算法——最小均方误差(MMSE)算法和最小二乘(LS)算法。系统能够通过接收到的观测信号和已知的训练序列，分别使用MMSE和LS方法进行信道参数估计，并基于估计结果对原始发送信号进行恢复重建。项目还提供了两种算法的性能对比分析，包括均方误差、信噪比等量化指标的比较，帮助用户评估不同算法在各种信道条件下的表现。
功能特性
- 双重估计算法实现：完整实现MMSE和LS两种经典信道估计算法
- 信号恢复能力：基于估计的信道参数重建原始发送信号
- 综合性能评估：提供MSE、SNR等多种性能指标对比分析
- 可视化结果展示：生成算法估计误差随信噪比变化的性能曲线图
- 灵活参数配置：支持用户自定义训练序列、噪声特性和信道先验信息
使用方法
输入参数说明
- 训练序列矩阵X：已知的发送信号序列，维度为M×N
- 观测信号向量Y：经过信道传输后接收到的信号，维度为M×1
- 噪声统计特性（仅MMSE算法需要）：噪声协方差矩阵，维度为M×M
- 信道先验信息（仅MMSE算法需要）：信道响应协方差矩阵，维度为N×N
输出结果
- 信道估计结果：h_LS（LS算法估计）和h_MMSE（MMSE算法估计）
- 信号恢复结果：基于估计信道重建的发送信号
- 性能指标对比：均方误差(MSE)、信噪比(SNR)等量化指标
- 算法对比图表：两种算法估计误差随信噪比变化的性能曲线
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 信号处理工具箱
- 统计学与机器学习工具箱（用于性能分析）
文件说明
主程序文件整合了系统的核心功能，包括算法实现、性能分析和结果可视化。具体实现了信道参数的双算法并行估计、原始信号的恢复重建、估计精度的量化评估以及算法性能的对比展示。该文件通过模块化设计组织各功能组件，确保用户能够便捷地调整参数并获取全面的分析结果。
