自适应滤波算法汇总
资源简介
本仓库汇集了多种自适应滤波算法的精华，旨在为学习和研究信号处理领域的学者提供一套实用的MATLAB实现案例。自适应滤波技术在通信、图像处理、噪声抑制等领域应用广泛，其核心在于通过不断调整滤波器系数以最小化输出误差，达到最佳滤波效果。
算法列表
- LMS (Least Mean Square) 算法 - 最小均方算法基础版本。
- 变步长LMS算法 - 根据误差动态调整学习率，提高收敛速度。
- 加限制的变步长LMS算法 - 引入限制条件，避免学习率过大的问题。
- 改进的变步长（加限制）LMS算法 - 针对标准变步长LMS的优化版本。
- NLMS (Normalized LMS) 算法 - 归一化的LMS算法，提高了对不同输入能量的适应性。
- PNLMS (Projected Normalized LMS) 算法 - 投影归一化LMS算法，进一步优化收敛特性和稳定性。
- IPNLMS (Improved PNLMS) 算法 - 改进版的PNLMS算法，针对特定应用场景进行优化。
- UPNLMS (Unnormalized Partial更新PNLMS) 算法 - 对部分参数进行未归一化更新的变体。
- RLS (Recursive Least Squares) 算法 - 递归最小二乘法，计算更为高效，适用于在线估计。
- APA (Adaptive Phased Array) 算法 - 用于相控阵天线的自适应算法，特别适合方向查找及干扰抑制。
使用说明
- 所有的MATLAB代码都经过验证，确保能够在相应的测试环境下运行成功。
- 每个算法的代码旁尽量附有简要说明或注释，帮助理解关键步骤和参数意义。
- 推荐先从基础的LMS算法开始学习，逐步过渡到更复杂的算法。
- 学习过程中遇到任何疑问或需要深入探讨的地方，欢迎开源社区内部交流分享经验。
注意事项
- 请根据自己的MATLAB版本检查兼容性，虽然代码旨在保持通用性，但低版本MATLAB可能需要调整某些函数或语法。
- 鼓励使用者在遵循开源协议的基础上，对代码进行二次开发和改进，并共享你的发现。
加入我们，一起探索自适应滤波的世界，无论是学术研究还是工程实践，这里都是你宝贵的资源库。让我们共同进步，在信号处理的道路上越走越远。