基于移动设备的应用是当今数字家庭时代最主要的信息服务之一，有着广阔的发展前景。移动设备及其应用或多或少受到各种噪声的干扰，影响应用质量，基于移动设备的噪声消除算法是现在的一个技术难题和研究热点。本文依托广州市聚晖电子科技有限公司与中山大学的智能家居项目，研究自适应噪声消除技术及其自适应滤波算法，并展开基于移动设备的自适应噪声消除技术的应用研究。 本文全面分析基于移动设备的噪声消除技术及其不足，确定以LMS算法作为移动设备的自适应噪声消除器的算法框架。针对LMS算法步长因子固定导致算法的收敛速度和稳态误差相互制约的问题，本文给出了LMS算法步长调整函数的设计策略：步长调整策略、基于函数曲线控制步长策略、参数可调策略、收敛性可判别策略。基于这四个策略，利用三角函数曲线的特性，本文设计了一种新的步长调整函数——COS-LMS函数，并通过建立步长因子与误差信号之间的COS-LMS函数关系，提出了一种新的变步长LMS算法，称为COS-LMs算法。经理论分析与仿真实验，并与多种具有代表性的变步长LMS算法比较，本文算法整体性能更优，在保证较低稳态误差的同时提高了收敛速度和跟踪能力，还具有较好的抗干扰能力和较低的计算复杂度，更适用于移动设备的噪声消除器。接着，本文将COS-LMS算法应用在自适应噪声消除上，进一步提出变步长COS-LMS噪声消除优化算法，仿真实验说明该算法在噪声消除上具有优越性。最后，本文将变步长COS-LMS噪声消除优化算法应用于智能家居项目，针对移动设备与智能家居门铃的无线对讲应用，利用对讲语音信号的准周期性设计噪声消除器结构，利用门铃响声的规律性优化变步长COS-LMS算法的初始抽头权值，取得较好的应用效果，该工作获得广州市聚晖电子科技有限公司的肯定。