Este documento investiga el uso de multiplicadores de segmentos fijos y estáticos de ancho aproximado en el diseño de filtros adaptativos de Mínimos Cuadrados Retardados (DLMS) basados en la representación de magnitud de signo para la señal de error. La aproximación de ancho fijo descarta parte de la matriz de producto parcial e introduce una función de compensación para minimizar el error de aproximación, mientras que los multiplicadores segmentados estáticos reducen el ancho de bits de los multiplicandos en tiempo de ejecución. El uso de la representación de magnitud de signo para la señal de error reduce la actividad de conmutación en la sección de aprendizaje del filtro, minimizando la disipación de potencia. Los resultados de la simulación revelan que, al dimensionar adecuadamente los dos enfoques, se puede lograr un error cuadrático medio en estado estacionario prácticamente sin cambios con respecto al DLMS exacto. Las síntesis de hardware en una tecnología CMOS de 28 nm revelan que los multiplicadores segmentados estáticos funcionan mejor en la sección de aprendizaje del filtro y son el enfoque más eficiente para reducir la ocupación de área, mientras que los multiplicadores de ancho fijo ofrecen el mejor rendimiento en la sección de respuesta de impulso finito y proporcionan la menor disipación de potencia. Los filtros adaptativos investigados superan el estado del arte, mostrando una reducción de área y potencia con respecto a la implementación estándar de hasta un -18,0% y -64,1%, respectivamente, mientras se preservan las capacidades de aprendizaje.