自适应滤波器在通信、声纳、雷达、音频处理、图像处理等领域有着广泛的应用,是自适应信号处理中最受关注的研究课题之一,其性能主要由所使用的自适应算法和滤波器结构决定。子带自适应滤波器具有特殊的结构,能够对输入信号进行频带分割与抽取,从而减小输入信号的相关性、提高收敛速度、降低对信号处理速度的要求,近年来被广泛应用于信号处理领域。本文依据课题需要,针对子带自适应滤波器中的滤波器组设计和自适应滤波算法展开深入研究,主要内容及创新点概况如下:1.研究了均匀子带滤波器组的基本结构以及原型滤波器的设计方法。针对均匀子带余弦调制滤波器组中,采用间接设计法得到的原型滤波器恢复出的信号幅度存在失真较大的问题,首先依据重构条件和过渡带的平方根余弦滚降特性设计代价函数,然后通过选择合适的原型滤波器通带截止频率,使其3dB通带截止频率接近理想滤波器的通带截止频率,最后通过迭代的方式最小化代价函数并获得最佳原型滤波器。仿真实验表明,相比于同类设计方法,改进后的原型滤波器具有更好的重构性能。2.针对系统辨识中的应用,设计了两种变参数子带自适应滤波器。针对仿射投影归一化子带自适应滤波算法收敛速度和稳态失调存在的折中问题,设计了使均方偏差上界最小化的变步长矩阵替代固定步长,该变步长矩阵由各子带的步长参数构成,相对原有算法仅有较低的复杂度增加。实验仿真表明,该方法相比变参数归一化子带自适应滤波类算法具有更好的收敛性能、跟踪性能以及对脉冲干扰的鲁棒性。针对仿射投影符号子带自适应滤波算法收敛速度和稳态失调存在矛盾的问题,提出了一种变正则化参数设计方法。该方法采用随机梯度下降法来更新正则化参数从而使得均方偏差最小化,仿真验证了其收敛性能和对脉冲干扰以及double-talk的鲁棒性好于变参数符号子带自适应滤波类算法。3.针对信道均衡中的应用,设计了两种变参数子带均衡器。通过分析发现多带结构可以有效的克服传统子带均衡器输出端存在混叠分量的问题,在此基础上提出了两种基于多带结构的变参数子带均衡器,来解决定参数均衡器收敛速度和稳态失调之间的矛盾。第一种是在符号子带均衡算法的基础上,将每次迭代中最小化后验误差向量的能量作为代价函数,来设计变步长矩阵,并用于下一次迭代;第二种是在归一化子带均衡算法的基础上,将最小化误差向量的能量作为代价函数,采用随机梯度下降法来更新正则化参数,从而得到该均衡算法的变正则化参数。两种方法都能较好的解决子带均衡器的快收敛速度和低稳态失调之间的矛盾,从而获得良好的整体性能。