介紹了自適應(yīng)濾波器去除噪聲的原理和從強(qiáng)噪聲背景中采用自適應(yīng)濾波提取有用信號(hào)的方法，并對(duì)最小均方(LMS, Least Mean Squares)和遞推最小二乘(RLS, Recursive Least Squares)兩種基本自適應(yīng)算法進(jìn)行了算法原理、算法性能分析。計(jì)算機(jī)模擬仿真結(jié)果表明，這兩種算法都能通過(guò)有效抑制各種干擾來(lái)提高強(qiáng)噪聲背景中的信號(hào)。檢測(cè)特性相比之下，RLS算法具有良好的收斂性能，除收斂速度快于LMS算法和NLMS算法以及穩(wěn)定性強(qiáng)外，而且具有更高的起始收斂速率、更小的權(quán)噪聲和更大的抑噪能力。