1、自適應(yīng)濾波器問題的研究，是現(xiàn)在信號處理、信號分析等領(lǐng)域比較前沿的課題之一。隨著數(shù)字信號處理理論和多媒體技術(shù)的快速發(fā)展，通常在信號的處理和應(yīng)用過程當中，我們所要進行處理和運算的數(shù)據(jù)內(nèi)容和容量逐漸變大，數(shù)據(jù)處理的過程中對于實時性和精確程度的要求也變得越來越高。自適應(yīng)濾波器設(shè)計的基本思想，是利用前一時刻的結(jié)果自動的調(diào)節(jié)當前濾波器的系數(shù)，使濾波器適應(yīng)未知信號和噪聲的統(tǒng)計特性，以期達到最優(yōu)的輸出，自適應(yīng)濾波器的作用對象一般為不確定的信息過程或系統(tǒng)

2、。由于自適應(yīng)濾波器有較強的跟蹤、學習能力，自上世紀六十年代發(fā)展以來，越來越廣泛的應(yīng)用于數(shù)字信號（語音、圖像）處理、系統(tǒng)辨識、線性預測、自適應(yīng)均衡、干擾及噪聲消除等眾多領(lǐng)域；
　　自適應(yīng)濾波算法主要有最小均方（LMS）算法，遞推最小二乘（RLS）算法，以及隨著該領(lǐng)域研究熱度加深而出現(xiàn)的一些改進算法，主要有歸一化最小均方（NLMS）算法、變步長（SVSLMS）算法及格型濾波器等。不同的濾波算法適用于不同的場合，他們各有特點和優(yōu)勢。在研

3、究自適應(yīng)濾波器的過程中，自適應(yīng)濾波器的性能是研究的重點內(nèi)容，它直接關(guān)系到輸出結(jié)果的優(yōu)劣。最小均方（LMS）算法因其計算量小、穩(wěn)定性好、易于實現(xiàn)等優(yōu)點而被廣泛應(yīng)用，但傳統(tǒng)LMS算法存在一個很大的缺陷，就是LMS算法的收斂速度慢的問題。本文通過對各種自適應(yīng)濾波算法的研究，在傳統(tǒng)LMS算法的基礎(chǔ)上提出一種新的基于誤差信號e(n)和輸入信號x(n)的互相關(guān)函數(shù)估值A(chǔ)CC(n)的變步長LMS算法，該算法的不同之處在于：在算法的不同階段會以不同的自