【摘要】在信号处理领域的众多分支中,自适应滤波理论近年来快速发展,越来越多地与实际应用相结合。以最陡下降法为基础的最小均方误差(LMS)自适应滤波算法因其简单、易于实现等特点被广泛应用于众多领域,但人们也注意到了其明显的不足：缓慢的收敛速度以及步长因子μ的固定所导致的算法稳定性和收敛速度无法兼顾问题。正是这一矛盾,促使人们寻求新的改进方式,即通过转化为频域降低相关性或者把固定的步长因子替换成可变形 […]