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自适应滤波器是一种能够根据输入信号的变化自动调整其参数和结构的滤波器。它们通常采用自适应算法来更新滤波器系数，以适应信号的时变统计特性，实现最优滤波效果。自适应滤波器的发展始于20世纪中叶，从维纳滤波器到卡尔曼滤波器，再到70年代的自适应滤波器算法，这些技术不断演进以弥补前代技术的局限性。自适应滤波器可分为线性和非线性两大类，其中线性自适应滤波器因其设计简便和易于数学处理而在实际应用中更为广泛。这些滤波器的结构可以是有限冲激响应（FIR）或无限冲激响应（IIR）形式，而FIR滤波器因其良好的线性相位和稳定性而更受青睐。自适应权调整算法主要分为最小均方误差（LMS）算法和递推最小二乘（RLS）算法，其中LMS算法因其简单性和较低的计算量而被广泛使用，而RLS算法则因其快速收敛特性在某些应用中更为合适。自适应滤波器的关键优势在于其学习能力和跟踪能力，能够自动调节参数以满足特定标准，适用于信号统计特性未知或随时间变化的情况。
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