低杂波(LHW)是一种在托卡马克等离子体传播的准稳态静电波，它可以通过Landau阻尼的方式把能量传输给电子，使电子得到定向加速以实现电流驱动的目的。利用低杂波驱动电流系统除了可维持准稳态的等离子体电流，还可以获得高参数的等离子体。由于低杂波系统的数据获取存在电磁干扰的问题，需要在数据分析时增加数字滤波的软件功能。因此，设计可靠的滤波算法显得尤为重要。　　本文以数字滤波器的算法为研究对象，做了如下工作:　　(1)系统地介绍了自适应滤波器的理论、整体构造、分类和主要技术指标;　　(2)介绍了自适应算法中的RLS算法，并用Matlab对自适应低通滤波器的RLS算法进行了仿真，分析了算法的优缺点;　　(3)介绍了自适应算法中的LMS算法并分析算法的优缺点，并用Matlab对自适应低通滤波器的LMS算法进行了仿真，阐明算法的优缺点;　　(4)对RLS自适应算法和LMS自适应算法进行算法的复杂度比较，通过比较选出LMS自适应算法作为本论文的算法;　　(5)讨论了LMS算法性能指标的因素，其算法主要存在收敛速度和稳态失调之间的矛盾。为了改善LMS算法，需要解决算法的选取步长问题，本文提出了一种改进型的变步长LMS算法，与其它方法的相比，具有一个更好的效果。