自適應濾波器的算法有很多,有RLS（遞歸最小二乘法）和LMS（最小均方算法）等。自適應LMS算法是壹種很有用且很簡單的估計梯度的方法,在信號處理中得到廣泛應用。
本論文主要研究了自適應濾波器的基本結構和原理，然後介紹了最小均方誤差算法(LMS算法)，並完成了壹種基於MATLAB平臺的自適應LMS自適應濾波器的設計,同時實現了對信號進行初步的降噪處理。
通過仿真，我們實現了LMS自適應濾波算法，並從結果得知步長和濾波器的階數是濾波器中很重要的兩個參數，並通過修改它們證實了這壹點，其中步長影響著收斂時間，而且階數的大小也會大大地影響自適應濾波器的性能。