1、“.....应提供良好的跟踪快速变 化最大的差异，而其他应提供小的方差的稳定状态。 通过增加更多的观察，这两个极端之间，我们可以稍微改进算法的瞬态行为。需要 注意的是，只有未知值的差异。在仿真中我们估计式  当，和 替代的方法是估计为 有关表达式和在稳定状态为算法的不同类型，从已知文献中可 以看出。对于标准的算法在稳定状态，和是相关的。，需 要注意的是......”。

2、“..... 的复杂性取决于组成算法第步，并在决策算法步骤fi   fi fi fi ， ， ， ，， fi  ， ， ，fi fifi，， fi fi  ，  ， ， fi， fi， ， ，  ，  fi fi fifi，， fi ......”。

3、“..... ， fi  ，， ， ， ， fi fifi   fi fi ， fi fi ，−fi fi≡，≡，≡ ， 声方差为常数或 是缓慢变化的，为特定的基于时间不变的算法。在这个意义上说， 在后面的分析中我们将假定只依赖算法类型，及其参数。自适应滤波器的 个重要性能衡量标准是其均方差的加权系数。对于自适应滤波器，它 被赋值......”。

4、“.....。在每次迭代中选择最合适的算法，选 择最佳的加权系数值。最好的加权系数是，即在给定的时刻，向相应的维纳矢 量值最接近。让，是以基本算法为基础的第个加权系数，在瞬间选    择参数和系数。注意，现在我们可以在个统的处理方式≡ ，≡，≡下......”。

5、“.....在每个 迭代中有个最佳值，生产的最佳表现的自适应算法。现在分析最小均方与 些基于相同类型的算法相结合的自适应滤波器，但参数是不同的。 加权系数周围分布随机变量和，和方差，相关，。  中的概率κ依赖κ的值例如κ的高斯分布，κ两个 规则。 置信区间的定义， ， 接着，从式到式我们认为只要， 关于，这意味着，对于小偏差......”。

6、“..... 而对同的的算法则相交。另方面，当偏置变大，然后中央位置的不同 间隔距离很大，而且他们不相交。 由于我们对有关信息，没有先验知识，我们将使用种特定的统 计学方法得到的标准，即自适应算法选择的值问题。这个标准的平衡状态，从或 同个数量级的，即。 提出的联合算法现在可以被总结为下面的步骤 第步从不同预定义设置中为算法计算，。 第步估计每个算法的方差。 第步检查是否相交对于算法......”。

7、“.....根据，和取舍的标准，如果下式成立那么将会减少这个 检查  当，和以下关系成立 ， 如果没有相交大偏差选择具有最大的方差的值算法。如果相交， 偏差已经很小。因此，检查了对新的加权系数，或者，如果是最后对， 只选择具有最小方差的算法。首先两个区间不相交意味着实现了取舍标准，并选 择最大方差算法。 第步转到下个瞬间。 元素的集合中最小的数。在这种情况下......”。

8、“.....而其他应提供小的方差的稳定状态。 通过增加更多的观察，这两个极端之间，我们可以稍微改进算法的瞬态行为。需要 注意的是，只有未知值的差异。在仿真中我们估计式  当，和 替代的方法是估计为 有关表达式和在稳定状态为算法的不同类型，从已知文献中可 以看出。对于标准的算法在稳定状态，和是相关的。，需 要注意的是，任何其他估计对于滤波器来说是有效的......”。

9、“.....并在决策算法步骤。加权系 数的计算并未使并行算法增加计算时间，因为它是由硬件实现并行执行的，从而 增加了硬件要求。方差估计步骤，忽略了有助于提高算法的复杂性，因为 他们是刚刚开始的时候，他们正在使用单独适应硬件实现。简单的分析表明，在 增加最多的操作步骤，添加了−和−决定增补，而且需要添 加些硬件以满足组成算法。 组合自适应滤波器举例 考虑由两个不同步骤的算法相结合的系统鉴定。在这里，参数是， 即......”。