自適應訊號處理就是在訊號處理中引入了某種最優準則，這種最優準則在任何時刻、任何環境下都是被滿足的，因而可增強期望訊號、消除干擾訊號。自適應訊號處理技術在雷達、通訊、聲納、影象處理、計算機視覺、地震勘探、生物醫學、振動工程等領域有著極其重要的應用。自適應訊號處理應用於系統中時，主要有四種形式，分別是自適應系統辨識、自適應系統逆模擬、自適應干擾抵消和自適應系統預測。
常用的自適應訊號處理方法包括：最小均方誤差（Least Mean Square，簡稱LMS）、遞迴最小二乘（Recursive Least Square，簡稱RLS）和最小二乘格型（Least Squares Lattice，簡稱LSL），本文從收斂速度、穩定性和複雜度等方面對比分析了上述3種方法的效能。
圖1 LMS和RLS效果對比
圖1為LMS和RLS的效果對比圖，從圖中我們可以看出RLS演算法比LMS演算法收斂速度快，但其穩定性不如LMS演算法好。隨著迭代次數的增多LMS演算法能更加準確的逼近目標值，而且LMS演算法的時間和空間複雜度比RLS演算法略低。
圖2 LMS和LSL效果對比
圖2為LMS和LSL的效果對比圖，從圖中我們可以看出LSL演算法比LMS演算法收斂速度快，且其穩定性也比LMS演算法好。隨著迭代次數的增多LSL演算法能更加準確的逼近目標值，相比之下，LMS演算法預測值在目標值附近波動較大，但LMS演算法的時間和空間複雜度比LSL演算法低很多。
圖3 RLS和LSL效果對比
圖3為RLS和LSL的效果對比圖，從圖中我們可以看出LSL演算法和RLS演算法收斂速度相似，且都很快，但LSL演算法的穩定性也比RLS演算法好。隨著迭代次數的增多LSL演算法能更加準確的逼近目標值，相比之下，RLS演算法預測值在目標值附近波動較大，但RLS演算法的時間和空間複雜度比LSL演算法低很多。
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