时域：
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LMS滤波器
参数更新公式：
权重更新收到输入信号的能量影响较大，输入信号能量越大，步长取值应该较小，保证不容易发散。
步长太大，容易发散。
步长太小，稳定，但是收敛速度慢，相互矛盾。
缺点：
1.逐个点更新，计算量大
2.瞬时跟踪能力较弱
NLMS滤波器
将输入信号的能量
融合入权重更新公式，则
优点：对于不太平稳的语音，相对LMS，也有较快的收敛性和平稳性。
计算量问题：
LMS算法：M阶自适应滤波器作用，有M次乘法，权重因子更新，则有M+1次乘法。M阶滤波器走一圈，则有2M+1次乘法。
NLMS算法：需要加上额外的能量乘法计算，则有3M+2次乘法。
计算量都正比于M阶系数。
对于NLMS中能量的计算，可以用平均能量做平滑进行估计，减小计算量：
延伸阅读
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