自适应算法是数字信号处理（DSP）的主干。它们用于各种应用，包括声学回声消除，雷达引导系统和无线信道估bobappios下载地址计，包括许多其他应用。
一种适应性算法用于估计时间变化信号。存在许多自适应算法，例如递归最小二乘（RLS）和卡尔曼滤波器，但最常用的是最小均方（LMS）算法。它是一种简单但强大的算法，可以实现利用格子FPGA架构。由窗口和霍夫开发，算法使用梯度下降来估计时间变化信号。梯度下降方法通过在梯度的方向上取得阶段，找到最小值。它通过调整滤波器系数来使滤波器系数最小化。
LMS参考设计由两个主要功能块组成 - FIR滤波器和LMS算法。FIR滤波器串行使用乘数和具有反馈的加法器实现。FIR结果被标准化以最小化饱和度。LMS算法迭代地更新系数并将其馈送到FIR滤波器。FIR滤波器比使用系数C（n）以及输入参考信号x（n）来生成输出y（n）。然后将输出y（n）从期望的信号d（n）中减去以产生误差，该误差由LMS算法用于计算下一组系数。