多速率信号处理，是指对同时存在两个以上数据速率的系统进行信号处理。多速率信号处理原理就是通过改变信号速率，以适应系统内部各个节点对信号速率的要求。这里的速率其实就是指采样率

在音频信号处理中，卷积是很常见的信号处理方式，很明显这种方式需要我们完全知道输入信号$x(t)$才能与$h(t)$计算卷积，实际应用中我们不可能预先获得整个信号，全部输入完之后才开始计算，因为这会造成输出有很大的延时，实际应用中我们往往都是按帧进行音频信号处理，例如每10ms一帧进行处理，然后实时返回处理后的信号，这时候我们就需要根据音频每帧信号，进行分段卷积

回声消除的基本原理就是基于自适应滤波器来消除回声，而目前流行的方法基本上都是基于NLMS自适应滤波器算法优化而来，有收敛速度慢、回声消除能力不强、无法快速跟踪回声路径变化等问题。而基于卡尔曼滤波的回声消除，在各方面则要比NLMS算法强得多，能够极大提升回声消除的效果。因此这篇文章简单介绍下怎样使用卡尔曼滤波来进行回声消除。

由于使用C实现的自适应滤波器往往较为复杂，代码量较大，而python更加适合科学计算，使用python实现仅需几行代码就可以搞定，更加容易理解与方便调试，本文根据这些自适应滤波器的公式，使用简单的几行python代码实现这些自适应滤波器，以方便学习自适应滤波器原理。