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本文基于分数低阶统计量原理提出了口稳定分布下的自适应数据块LMP和LMAD滤波算法。新算法利用更多的输入信号和误差信号的信息，更准确地估计梯度，调整自适应滤波器权向量增量方向，提高了收敛速度。采用变步长因子改善算法的稳态误差，进一步提高了算法的收敛性能。仿真结果表明，在分数低阶口稳定分布信号条件下，自适应数据块滤波新算法较NLMP算法和NLMAD算法有更好的收敛性能。