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由于传统的最小均方算法在性能上存在着一些缺陷，比如收敛速度慢等，这都会影响到整个系统的性能，因此研究了一种基于Delta算子描述的改进自适应滤波算法。利用矩阵的SVD（奇异值）分解技术推导出了Delta—LMS算法的迭代步骤，这种算法能够降低设计的滤波器阶教，有效地减少计算量，并提高了收敛速度，改善了对误差的跟踪性能。运用Matlab对Delta—SVD—LMS算法进行仿真并与Delta—LMS算法进行了比较，结果表明该算法的有效性。