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为了解决最小均方(LMS)算法的稳定性以及收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种复数型自适应变步长的LMS算法,它的权系数的调整取决于误差曲面在新权值点上的梯度.分析了新算法的收敛特性以及参数选择对算法性能的影响.算法具有较快的收敛速度、鲁棒稳定性且运算小易于实现的特点.计算机仿真的结果与理论分析相一致,证实了算法的收敛性能优于标准的LMS算法并且具有较好的实用性.