自适应滤波算法在信号处理领域具有广泛的应用，特别是在带噪信号的滤波和误差校正方面。

项目信息

编号：MOG-75
大小：2.5M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024a

项目介绍

自适应滤波算法在信号处理领域具有广泛的应用，特别是在带噪信号的滤波和误差校正方面。本文设计并实现了一种基于LMS（Least Mean Squares）算法的自适应滤波系统，同时结合三种主流优化器（AdaGrad、RMSProp、Adam），以提升算法的收敛性能与鲁棒性。首先，通过标准LMS算法对带噪信号进行滤波，分析其误差随迭代周期的变化。随后，分别引入AdaGrad、RMSProp和Adam优化器，调整学习率以加速训练并避免陷入局部最优。实验结果表明，与标准LMS算法相比，基于优化器的算法在收敛速度、稳态误差和信号恢复效果方面具有明显的优势。此外，通过训练误差和测试误差的可视化对比，进一步验证了不同优化算法在自适应滤波中的适用性与效果。本文的研究为自适应滤波算法在实际工程应用中的性能提升提供了新的解决方案。

项目文档

Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对运行main.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

运行 main.m

图 1（原信号/期望信号、带噪信号、和四种滤波器输出信号）

分析：展示了各算法对信号的滤波效果。

图 2（训练平均误差 err）

观察点：
（1）LMS 的误差收敛较慢。
（2）AdaGrad 和 RMSProp 的初期收敛速度快，但后期稳定性有所不同。
（3）Adam 综合了动量和学习率调整，表现出快速收敛和稳定的误差。

分析：反映了训练过程中误差的收敛情况。

图 3（测试误差 err）

（1）LMS 的误差波动较大。
（2）AdaGrad 和 RMSProp 的误差分布相对平稳，但 RMSProp 的误差抖动略大。
（3）Adam 的误差最为平稳，波动最小。

分析：展示了不同算法在测试阶段的误差表现。

从三张图综合来看，结合优化器（特别是 Adam）的 LMS 算法表现优于传统 LMS 算法，收敛快且滤波效果更优。

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)

声明：本站所有项目资源都可以正常运行，亲测无错！而且我们录制了演示视频，在我们注明的环境版本下，项目运行效果完全和演示视频一致。客服QQ：下载须知