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O capítulo "Filtragem adaptativa - Avanços recentes e implementação prática" explora os últimos desenvolvimentos em técnicas de filtragem adaptativa, com foco nas suas aplicações práticas. Começa por definir a filtragem adaptativa e a sua importância em vários campos, como as telecomunicações, o processamento de áudio e o cancelamento de ruído. O capítulo destaca os principais algoritmos, incluindo Least Mean Squares (LMS) e Recursive Least Squares (RLS), discutindo as suas vantagens e limitações.Os recentes avanços na aprendizagem automática e nas redes neuronais são também enfatizados, mostrando como estas tecnologias melhoram o desempenho da filtragem adaptativa. O capítulo aborda ainda os desafios do mundo real na implementação destes algoritmos, incluindo a complexidade computacional e a estabilidade do sistema.São fornecidos exemplos práticos para ilustrar a eficácia dos filtros adaptativos em ambientes dinâmicos. Além disso, é discutida a importância das considerações de hardware e de otimização de software para uma implementação bem-sucedida. No geral, o capítulo destaca o crescente impacto das tecnologias de filtragem adaptativa nos sistemas modernos, ao mesmo tempo que aponta futuras direções de investigação.