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自适应信号处理就是在信号处理中引入了某种最优准则，这种最优准则在任何时刻、任何环境下都是被满足的，因而可增强期望信号、消除干扰信号。自适应信号处理技术在雷达、通信、声纳、图像处理、计算机视觉、地震勘探、生物医学、振动工程等领域有着极其重要的应用。自适应信号处理应用于系统中时，主要有四种形式，分别是自适应系统辨识、自适应系统逆模拟、自适应干扰抵消和自适应系统预测。
常用的自适应信号处理方法包括：最小均方误差（Least Mean Square，简称LMS）、递归最小二乘（Recursive Least Square，简称RLS）和最小二乘格型（Least Squares Lattice，简称LSL），本文从收敛速度、稳定性和复杂度等方面对比分析了上述3种方法的性能。
图1 LMS和RLS效果对比
图1为LMS和RLS的效果对比图，从图中我们可以看出RLS算法比LMS算法收敛速度快，但其稳定性不如LMS算法好。随着迭代次数的增多LMS算法能更加准确的逼近目标值，而且LMS算法的时间和空间复杂度比RLS算法略低。
图2 LMS和LSL效果对比
图2为LMS和LSL的效果对比图，从图中我们可以看出LSL算法比LMS算法收敛速度快，且其稳定性也比LMS算法好。随着迭代次数的增多LSL算法能更加准确的逼近目标值，相比之下，LMS算法预测值在目标值附近波动较大，但LMS算法的时间和空间复杂度比LSL算法低很多。
图3 RLS和LSL效果对比
图3为RLS和LSL的效果对比图，从图中我们可以看出LSL算法和RLS算法收敛速度相似，且都很快，但LSL算法的稳定性也比RLS算法好。随着迭代次数的增多LSL算法能更加准确的逼近目标值，相比之下，RLS算法预测值在目标值附近波动较大，但RLS算法的时间和空间复杂度比LSL算法低很多。
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