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随着无线通信技术的不断发展和日益成熟，如何在复杂的通信环境下有效的解调信号并利于数字实现是近年研究的新课题。在通信领域，自适应算法在自适应均衡、自适应频率跟踪与检测等方面的应用比较成熟。随着研究的深入，发现利用自适应滤波器的抗干扰性能和对信号的跟踪能力，可以更加简单的提取基带信息，取得比常用相干解调更理想的性能。
本文通过首先对各种自适应算法进行了研究和分析，并且利用MATLAB对LMS这种算法进行了简单的仿真。然后就LMS自适应滤波器在系统辨识、噪声对消以及信号分离这些应用进行MATLAB仿真和分析。
自适应滤波器在信号处理领域占有极其重要的地位，广泛应用于通信、雷达、导航系统和工业控制等方面。在一些无法预知信号和噪声特性的场合，无法使用具有固定滤波器系数的滤波器对信号实现最优滤波，其惟一的解决办法是引入自适应滤波器。自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数而实现最优滤波。自适应滤波器的算法有很多，有RLS（递归最小二乘法）和LMS（最小均方算法）等。自适应LMS算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法，在信号出路中得到广泛应用。自适应滤波技术具有自适应调节权值的优点，能够适应相对复杂的信号环境，从而被广泛地应用于各种信号处理领域。如何提高速度以满足信号处理的高效性、实时性，一直是人们研究的重点和热点。而并行处理技术作为高速实时信号处理领域的主要技术，越来越受到重视。
数字集成电路和微电于技术的迅速发展给自适应信号处理技术的应用提供了十分优越的条件。自适应系统的应用领域包括通信、雷达、声纳、地震学、导航系统、生物医学电子学与工业控制等。自适应系统模拟与辨识可用一个自适应系统模拟一个未知的系统，自适应模拟在机电系统的设计和试验方面十分有用；自适应逆模拟、解卷积与均衡则可消除信号在器件和媒质中传输所受到的影响，例如，pT以让声频系统对所有的语音频率有相同的增益，或消除传输线对雷达信号的影响；自适应噪声对消器已在语音通讯、心电图仪以及地震信号处理等领域得到应用；自适应干扰对消器和自适应波束形成器在自适应阵列信号处理中非常有用，已经得到人们的普遍关注。
现代社会是一个信息社会，谁掌握了信息，谁就能占领科技的最高峰，谁就能掌握国民经济的命脉。信号是信息的重要内容，信号处理是指从探测器所接收的信号中检取所需的信息的技术。研究信号处理的重要性是毋庸质疑的。本论文主要对自适应滤波和自适应滤波干扰仿真进行了分析，通过分析不同的自适应算法，对它进行干扰仿真分析。仿真分析表明了自适应滤波器能很好的滤除干扰，可应用到很多实际领域。具有重大的社会和经济效益。
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