在小动物PET成像系统中，脉冲峰值的精度决定着系统的能量分辨率和位置分辨率，对成像质量极为重要。当前，在脉冲峰值估计领域，为了进一步提高峰值估计的精度，研究人员提出了很多算法，如反卷积、移动平均、数字补偿最小二乘滤波(DPLMS)等，但是随着PET越来越多的使用短衰减时间闪烁晶体，对于双指数窄脉冲还没有很好的解决办法。 为了改善小动物PET的脉冲峰值估计精度，本论文研究LMS自适应滤波器用于峰值估计的性能及实现。我们通过MATLAB和PSPICE的联合仿真精确评估了LMS自适应滤波方法峰值估计的性能，结果表明相对传统直接取最大值方法，在窄脉冲及较大噪声时可以给出很高的精度。 我们还在FPGA中实现了该算法，并且针对FPGA的特性对算法做了优化，硬件测试结果与仿真结果一致。优化后的算法在资源占用率上大大降低，可以很方便的嵌入到PET信号实时处理中，减少数据量增大系统吞吐率，提高系统精度。 本论文在自适应滤波用于PET探测器信号处理上做了一个有益的尝试，并且取得了有意义的成果，该结果对于高事例率核信号应用中同样有应用价值。