自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。寻求收敛速度快,计算复杂度低,数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。本文主要对自适应算法进行了研究,其内容概括如下:1.本文在论述自适应滤波基本原理的基础上,介绍了几种典型的自适应滤波算法及其应用。并对这些自适应滤波算法的性能特点进行比较,给出了算法性能的综合评价。2.对传统的LMS(Least Mean Square)算法进行了详细的分析。并针对该算法中步长选取影响收敛速度与稳态误差的这一对矛盾,提出了一种改进的归一化变步长LMS算法。仿真试验证实了新算法性能的提高。3.改进了拟牛顿算法,并将其用于期待响应中存在脉冲干扰的自适应滤波系统中,通过仿真试验,证实了其有效性。4.比较了几种改进的RLS(Recursive Least Squares)算法以及它们在自适应信道估计和信道均衡中的应用。