Trình bày đề xuất xây dựng bộ lọc thích nghi sử dụng thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) và ứng dụng của nó để khử nhiễu trắng. Đây là một phương pháp mới để thu được tín hiệu có chất lượng cao hơn các phương pháp lọc thích nghi trước đó như lọc bình phương tối thiểu (LMS), bình phương cực tiểu chuẩn hóa (NLMS). Giải pháp này tự động cập nhật hệ số lọc để phù hợp với các tính chất thay đổi ngẫu nhiên của tín hiệu và do đó cải thiện đáng kể hiệu quả lọc. Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng, trong trường hợp hệ số bộ lọc tăng lên thì giải pháp đề xuất đạt được độ chính xác cao hơn so với thuật toán LMS., Tóm tắt tiếng anh, The paper has proposed an adaptive filter using particle swarm optimization algorithm (PSO) and its application to cancelled white noise. This is a new method to obtain signals with higher quality than previous adaptive filter methods such as Least Mean Squares (LMS) filter, Normalized Least Mean Square method (NLMS). The adaptive filter uses the swarm optimization algorithm that automatically updates the filter coefficients to match to the random and unknown change of the signal. The simulation results show that, in the case the filter coefficient increases, the proposed approach achieves higher accuracy than the LMS algorithm.