自适应滤波作为数字信号处理的一个重要内容，具有自适应调节滤波器权值 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。 特别是在近十五年来发展迅速，受到国内外学者极大重视，有着极其广泛的应用。 随着大规模集成电路的发展，越来越多的计算机及信息处理系统采用了并行处理 的体系结构，以提高运算速度、满足人们对处理能力的高效、实时的要求。因此 关于各种高速自适应滤波算法的研究已逐渐成为一个研究热点。 本论文在自适应滤波技术的基础上，提出了一种基于PI技术 (Pipelining/Interleaving)的自适应滤波器结构，并导出了相应的并行自适 应LMS算法，这种滤波器并行度高，结构简单。对-N阶的串行滤波器而言，本 文提出的并行自适应滤波采用K个长度均为N/K的FIR滤波器就可实现K输入K 输出的自适应处理，与串行处理(单入单出)的滤波结构相当，并且其结构的的 复杂程度远远低于其它并行结构，所以在保证较高的数据通过率和较低的系统功 耗的同时，因为结构简单而更易于实现。 PI技术即Pipelining/Interleaving。它综合了流水线(Pipelining)技术和交叉 存取(Interleaving)技术的特点，它能针对速度和性能的要求，提供更有效的数字 滤波器结构。于是本论文以FIR滤波器为原型，在分析了基于多项式并行表示的 并行LMS算法结构基础上，提出了基于PI(Pipelining/Interleaving)技术的 一种新的自适应滤波并行算法结构，并在此基础上提出了相应的并行自适应LMS 算法。借助MATLAB实验仿真，与普通串行自适应滤波结构以及基于多项式表示 的并行滤波结构进行了比较，实验仿真运行结果表明新结构算法在收敛速度上明 显优于前两者，从而为并行自适应实时处理提供了现实的可行性。