基于神经网络的自适应滤波器仿真设计是一种结合神经网络技术和自适应滤波理论的先进信号处理方法。该设计利用神经网络强大的非线性映射和自学习能力，能够有效处理传统自适应滤波器难以应对的非线性、非平稳信号环境。在仿真设计中，神经网络（如多层感知器、径向基函数网络或递归神经网络）被用作滤波器核心，通过在线学习算法（如LMS、RLS或BP算法）动态调整网络权重，以适应输入信号的统计特性变化。仿真实验通常包括信号去噪、系统辨识、信道均衡等典型应用场景，通过MATLAB、Python或专用仿真平台验证算法的性能。该方法的优势在于其自适应性强、非线性处理能力突出，适用于复杂时变环境，为通信、生物医学、语音增强等领域提供了高效的滤波解决方案。
