采用最小均方准则误差的自适应滤波器，根据输入信号的统计特性自动调整其结构参数，以满足某种最佳准则的要求。-Guidelines for use of minimum mean-square error of the adaptive filter, according to statistical characteristics of the input signal automatically adjusting its structural parameters, in order to m

采用递归的最小二乘算法的自适应滤波器，比LMS算法具有较好的收敛特性和跟踪性能。-Using the recursive least squares algorithm for adaptive filter, LMS algorithm has better than the convergence characteristics and tracking performance.

最小均方自适应滤波器（LMS）是由Widrow和Hoff在1960年始创，它是以横向（即抽头延时线）结构为基础构建的。其最基本的形式设计简单，性能也高度高效。这两个特性使得LMS滤波器在各种应用中非常流行。递归最小二乘自适应滤波器（RLS）由于可提供快收敛速率而且对输入信号相关矩阵特征值扩散度变化不敏感，从而突破了LMS族的某些实际限制；其代价是增加了计算的复杂度。-the LMS algorithm of adaptive filter