抗干扰研究是电子研究和电子实验过程中必不可少的环节。有效的抗干扰措施不仅能提高电子实验的精度，确保实验顺利进行，而且能加快电子研究的进程，是现代电子信号处理的关键。本文的研究基于工作实际，对电子实验中的干扰信号进行测试，分析其来源和形式，根据干扰信号的特点提出抗干扰的具体措施。在此过程上，重点对抗干扰措施之一——滤波进行了分析，研究了自适应滤波器的优化问题，通过对常用优化算法LMS算法和RLS算法的分析，发现两种算法在对滤波器权系数优化过程中存在的缺陷：高速收敛和小稳态误差不可兼得，很难准确的寻找到最优解；计算复杂度高，不宜实现实时处理。为了解决LMS算法和RLS算法的优化缺陷问题，本文研究了当前广泛应用的模拟退火算法和遗传算法，分析两者的特点，充分利用模拟退火和遗传算法的优势，将两者有机结合，利用模拟退火遗传算法对滤波器进行优化。为了验证算法的有效性，利用Matlab软件对算法进行了仿真，通过比较LMS算法和模拟退火遗传算法的仿真结果，证明了这一算法的有效性。本文应用了对比、分析、计算机仿真等多种方法对抗干扰及滤波器优化问题进行了研究，研究的创新之处在于：在滤波器的优化过程中，抛开传统的滤波器优化算法——LMS算法和RLS算法，将新算法——模拟退火遗传算法应用于自适应滤波器的权系数优化问题，使滤波器优化效果得到有效改善。