控制理论经过数十年的完善与发展,在控制系统中滤除反馈信号的噪声并对信号的导数进行估计逐渐成为了控制领域内极其重要的研究课题。如果直接使用传统的数值差分估计法对受噪声污染的信号的导数进行求取,无疑会放大系统中所含有的噪声,这会对系统的控制精度造成严重的影响,甚至直接导致系统失效。随着研究的逐步深入,对于信号中的噪声滤除问题,使用不同的滤波器滤除信号中的噪声成为人们普遍认可的解决方案。其中,线性滤波器其存在着的相位滞后大、噪声衰减性能受限等问题成为了其进一步发展的制约因素。此外,中值滤波器与Kalman滤波器等非线性滤波器仍存着计算成本高,需要使用确切的系统模型等问题。近年来,滑模滤波器因其精度高、鲁棒性强及无需使用系统模型等优势引起了学术界的广泛关注,本文选取自适应增益高阶滑模滤波器为研究课题,分析传统高阶滑模滤波器的现存问题及产生问题的原因,针对其存在的问题本文所做主要研究工作如下:首先,针对传统高阶滑模滤波器的滤波效果、追踪性能、系统超调等方面的现存问题,本文在现有的研究成果的基础上提出一种新型自适应增益高阶滤波器。新型高阶滑模滤波器应用了本文在连续域内提出的一种参数自适应估计算法,该算法的优势及创新性在于其可以被任意阶的滑模滤波器使用,且可以根据输入信号的频率与幅值自适应的改变系统的增益。应用该自适应方法新型高阶滑模滤波器可以提升传统高阶滤波系统在处理复杂信号时的滤波性能与追踪性能。此外,新型高阶滑模滤波器改进了系统的辅助变量,实现了对于任意阶滤波器的超调抑制。本文还通过仿真对比及理论分析等多种方式对新型高阶滑模滤波器的参数变化规律与影响及系统的稳定性进行了说明。最后,本文通过仿真实例在阶跃响应和动态响应两方面验证了新型高阶滑模滤波器的性能优势。此外,已经有学者针对高阶滑模滤波器在已知输入信号表达式的条件下提出了一种参数自适应估计算法,本文也将该算法应用于传统高阶的滑模滤波器,验证了本文提出的参数自适应估计算法的有效性。