自适应滤波器在系统辨识、信道均衡、回声消除、主动噪声控制等领域具有广泛的应用。当输入信号相关性较高时,传统的最小均方自适应滤波器收敛速度较慢。由于归一化子带自适应滤波器具有去相关特性,因此能够加快收敛速度。当测量噪声中包含脉冲干扰时,虽然使用符号子带自适应滤波器能够有效抑制脉冲干扰的影响,但是当输入信号包含噪声时,符号子带自适应滤波器会产生很大的估计偏差。为了解决上述问题,本文提出一种偏差补偿符号子带自适应滤波器。该滤波器通过添加补偿项,大大降低了符号子带自适应滤波器的估计偏差,并使用时变正则化参数,来获得较低的稳态失调。当未知系统稀疏时,使用零吸引子的方法能够提高自适应滤波的性能。本文基于均方偏差最小化方法,推导出一种变参数稀疏子带自适应滤波器。该滤波器既充分利用未知系统的稀疏性来加快自适应滤波器的收敛速度,又解决了定参数子带自适应滤波器需要在收敛速度和稳态失调进行折中的问题。鉴于子带自适应滤波器的硬件实现的重要性,本文还使用分布式算法和结合分区间除法,实现子带自适应滤波器的FPGA设计。该实现方法有效降低了资源的消耗,提高了系统的时钟频率。