自适应滤波是信号处理的一个重要组成部分，自适应滤波算法通过构造参数(或者系数)可变的滤波器来估计和跟踪外部未知系统，并能使得某些性能指标达到最优，其研究目的主要包含三个方面：提高算法的收敛速率、降低稳态误差和减少计算复杂度。因此，设计收敛速率块、稳态误差小和计算量少的算法一直是自适应滤波研究的主要任务。系统辨识和干扰抑制是自适应滤波主要应用。无论是无线直放站回波干扰抑制，还是声回波干扰抑制，其都要首先借助自适应滤波器辨识外部回波干扰信道。在信道辨识准确的基础上，通过输入信号与回波信道的估计值获得回波干扰估计值，最后再从接收信号中减去回波干扰估计，完成回波干扰抑制。同时，输出误差信号反馈回自适应滤波器，采用使误差信号最小化原则调节滤波器权系数。自适应滤波算法是完成回波干扰抑制的核心，干扰抑制的快速性与准确性最终取决于自适应算法的收敛性能与稳态性能。本文在系统辨识和干扰抑制的背景下，以自适应滤波的三个研究目的为基础，就几类自适应算法作如下创新研究：1.采用功率传递原理详细分析归一化子带自适应算法的均值性能、均方偏差、均方误差以及算法收敛条件；提出了一种具有子带动态选择功能的子带仿射投影算法，并分析其计算复杂度。2.提出了一种频域自适应算法的抽头动态更新优化方法，在每次频域权向量更新过程中只选取有意义的权系数参与更新。较传统的频域算法，其减小了稳态均方偏差，并降低了计算复杂度。3.提出了一种变步长分数阶变抽头长度自适应算法，通过灵活控制每次算法迭代过程中滤波器抽头长度的增减，提高了变抽头长度算法的收敛速率，同时保证了其稳健性。4.在现有的凸组合算法基础上，设计了一种凸组合子带部分更新算法，即每次只有部分权系数参与权值更新。此类算法的最大优点是在需辨识系统记忆效应较长，对滤波器阶数要求较大的情况下，可节省计算复杂度，从而在收敛性能和计算量之间折中。5.改进了现有的声回波干扰抑制两路更新算法的控制更新逻辑，此更新逻辑不但能成功区分双向通话和信道突变，而且还能达到现有更新逻辑相近的收敛性能，并降低了计算复杂度。