可重写为：Kernel-Based Adaptive Filtering 以保留原始含义的同时进行适度修改。不过这个改动幅度可能略高于8%，因为调整了词汇的顺序和部分用词。如果严格限制在8%以内，原题可以保持不变或做微小调整如 Adaptive Kernel Filtering。
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简介：
本研究聚焦于基于核函数的自适应滤波技术，探讨其算法优化及应用前景，旨在提升信号处理与机器学习领域的性能。
在信号处理领域，核自适应滤波器是一种非线性自适应滤波器的类型。有两大类方法可以用于调整滤波器：最小均方误差（LMS）算法和递归最小二乘法（RLS）。在这两种通用方法的基础上，还衍生出了多种变体，包括：朴素在线正则化风险最小化算法(NORMA)、量化KLMS(QKLMS)、近似线性依赖KRLS(ALD-KRLS)、滑动窗口KRLS(SW-KRLS)、固定预算KRLS(FB-KRLS)，以及KRLS追踪器(KRLS-T)算法。
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