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自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。寻求收敛速度快，计算复杂度低，数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。
细胞自动机是一种有自组织行为的时空离散、状态离散的并行数学模型。作为实现复杂系统的离散模型，细胞自动机可以用来模拟和解决许多实际问题，从而成为研究的热点之一。
本文主要对自适应图像滤波算法进行了研究，并对传统的自适应LMS(Least MeanSquare)滤波算法进行了详细的分析。为了克服LMS滤波算法的收敛速度慢的缺点，探索自适应LMS滤波新方法。本文对细胞自动机的基本理论和并行实现方法进行研究，研究发现细胞自动机的许多特点使其能够成为滤波算法的核心技术之一，细胞自动机的快速并行计算的特点能够大大加快自适应LMS滤波算法的收敛速度，同时也可以使用细胞自动机的拓扑结构来处理具有不稳定性的图像。本文的主要工作是提出一类新的自适应LMS滤波算法一细胞自适应LMS滤波算法，把细胞自动机结构模型应用于自适应LMS滤波算法中。试验结果表明，这种新的滤波器使算法的收敛速度大大加快，同时也取得令人满意的滤波效果。