自适应滤波是一种基于线性滤波基础的最佳滤波方法，因其较强的适应性和优越的滤波性能，在信息处理技术等领域得到广泛应用。

自适应滤波的研究对象是具有不确定性的系统或信息过程。这种不确定性体现在系统的数学模型结构和参数的未知以及外部环境对信息过程的影响等方面。自适应滤波旨在综合处理这些不确定性，使指定的性能指标达到最优或近似最优状态。

自适应滤波器的基本原理是通过误差信号的反馈来自动调整滤波参数，使其适用于下一个输入信号，以实现输出信号尽可能接近预期的参考信号。自适应滤波器可分为线性自适应滤波器和非线性自适应滤波器，后者包括Volterra滤波器和基于神经网络的自适应滤波器，具有更强的信号处理能力，但在实际应用中，线性自适应滤波器更为常见。

自适应滤波算法的研究是当前信号处理领域的热门课题。常见的自适应滤波算法包括LMS、RLS、变换域自适应滤波、仿射投影算法、共轭梯度算法、基于子带分解的自适应滤波算法和基于QR分解的自适应滤波算法。这些算法各有特点，研究人员致力于开发收敛速度快、计算复杂性低且数值稳定的自适应滤波算法。

自适应滤波器的一个典型应用是信号增强器，它可以检测或增强淹没在宽带噪声中的窄带随机信号。这种应用包括一个延迟单元和一个预估器，预估器的系数可以通过LMS算法得出。

自适应噪声抵消器利用两个输入信号，一个是原始输入，另一个是参考输入，通过自适应滤波器的调整，将原始输入中的噪声部分抵消，留下纯净的信号。

自适应信道均衡器在数字通信系统中有着重要的作用，能够显著提升通信速度和可靠性。它能够在信道通带内形成信道传输函数的逆，从而消除符号间的干扰。

在图像处理中，自适应滤波可以根据图像不同区域的特性选择最优的滤波参数或方法，常用于去除噪声。