Il capitolo "Adaptive Filtering - Recent Advances and Practical Implementation" esplora gli ultimi sviluppi nelle tecniche di filtraggio adattivo, concentrandosi sulle loro applicazioni pratiche. Inizia definendo il filtraggio adattivo e il suo significato in vari campi come telecomunicazioni, elaborazione audio e cancellazione del rumore. Il capitolo evidenzia algoritmi chiave, tra cui Least Mean Squares (LMS) e Recursive Least Squares (RLS), discutendone vantaggi e limiti.Vengono inoltre sottolineati i recenti progressi nell'apprendimento automatico e nelle reti neurali, mostrando come queste tecnologie migliorino le prestazioni del filtraggio adattivo. Il capitolo affronta inoltre le sfide del mondo reale nell'implementazione di questi algoritmi, tra cui complessità computazionale e stabilità del sistema.Vengono forniti esempi pratici per illustrare l'efficacia dei filtri adattivi in ​​ambienti dinamici. Inoltre, viene discussa l'importanza delle considerazioni hardware e dell'ottimizzazione software per un'implementazione di successo. Nel complesso, il capitolo sottolinea il crescente impatto delle tecnologie di filtraggio adattivo nei sistemi moderni, indicando al contempo le future direzioni di ricerca.