在设计通常的（固定参数的）最佳滤波器时

必须对信号和噪声的统计特性具备先验知识。但是

在实际上

往往无法预先知道这些统计特性

或者

它们是随时间而变化的

这时

便无法实现最佳滤波。自适应滤波器的特点是。它可以“自动”地调节其自身的参数;而在设计这种自适应滤波器时

需要很少的、或根本不需要任何信号和噪声的先验（统计）知识。自适应噪声消除器（ANC）就是利用自适应的方法来实现一维纳（Wiener）滤波器。它可以在对信号和噪声不具备先验知识的条件下

利用一自适应滤波器（AF）来“自动”地实现维纳滤波。 本文简述和分析了AF、ANC和自适应运算的工作原理;根据实际需要（诊断一种疾病）

采用多路ANC来提取强噪声背景下的有用信号。在计算机上进行了单路、多路ANC的模拟试验。试验结果表明:利用多路ANC

可以在对信号和噪声具备极少先验知识的条件下

有效地提取在强噪声背景下的有用信号。