在信號處理中，核自適應濾波器是一種非線性自適應濾波器。自適應濾波器是一種通過最小化誤差或損失函數使其傳遞函數適應信號屬性隨時間變化的濾波器，該誤差或損失函數表征濾波器偏離理想行為的程度。適應過程是基于對信號樣本序列的學習，因此是一種在線算法。非線性自適應濾波器是一個傳遞函數為非線性的濾波器。核自適應濾波器使用核方法實現非線性傳遞函數。在這些方法中，信號被映射到高維線性特征空間，非線性函數被近似為核的總和，其域是特征空間。如果這是在再現核希爾伯特空間中完成的，那么核方法可以成為非線性函數的通用近似器。核方法的優點是具有凸的損失函數，沒有局部的最小值，而且實現起來只需適度復雜。因為高維特征空間是線性的，核自適應濾波器可以被認為是線性自適應濾波器的概括。與線性自適應濾波器一樣，有兩種適應濾波器的一般方法：最小均值濾波器（LMS）和遞歸最小二乘濾波器（RLS）。自組織核自適應濾波器使用迭代來實現凸LMS誤差最小化，解決了非線性模型的一些統計和實際問題，而這些問題在線性情況下不會出現。正則化對于非線性模型來說是特別重要的特征，也經常被用于線性自適應濾波器以減少統計不確定性。然而，由于非線性濾波器通常具有比實際需要的子空間高得多的潛在結構復雜性，某種正則化必須處理欠確定的模型。盡管一些特定形式的參數正則化，如Vapink的SRM和SVM所規定的，在一定程度上解決了維度問題，但對于真正的自適應非線性濾波器來說，仍然存在進一步的統計和實踐問題。自適應濾波器通常用于跟蹤一個或多個時變系統的行為，這些系統無法從現有的數據和結構中完全建模，因此模型可能不僅需要調整參數，還需要調整結構。如果內核的結構參數直接來自于正在處理的數據，那么就有機會以分析性的穩健方法來實現過濾器可用的內核的自我組織。由核引起的線性化特征空間允許將新的樣本線性地投射到模型的當前結構上，在這種情況下，新數據的新穎性可以很容易地與不應該導致模型結構變化的噪聲產生的錯誤相區分。

結構分析的分析指標可用于在需要時解析性地增加模型的復雜性，或在達到處理器資源限制時優化修剪現有結構。當檢測到系統變化時，結構更新也是相關的，模型的長期記憶應該被更新，就像線性濾波器中的卡爾曼濾波案例。通常用于自適應濾波器的迭代梯度下降在離線批處理模式的基于支持向量的機器學習中也得到了普及，因為它對大數據集的處理具有計算效率。據報道，時間序列和批處理數據的性能都能夠使用僅有的10kBRAM輕松處理超過10萬個訓練實例。這么大的數據量對支持向量機和其他核方法的原始配方是一個挑戰，例如，它依賴于使用線性或二次編程技術的約束性優化。