学习自适应滤波器原理，需要有扎实的《线性代数》、《概率》、《信号与系统》课程的基础知识；此外，最好还学过《数字信号处理》、《通信系统》或《自动控制原理》等课程。
为此，个人收集了一套自适应滤波器学习资料套件：
1、台湾国立交通大学周志成教授的《线性代数》课程视频、参考书、讲义、习题解答
周志成讲授的线性代数侧重于思考而不是计算。
线性代数是一门概念较多的数学课，也是一门数学语言。周志成以Gilbert Strang的《Introduction to Linear Algebra（3rd edition）》为参考书形成自己的授课讲义，侧重“观念的养成”，强调“如何思考与开启解题过程”。全程黑板粉笔板书，从简单的线性方程组讲起，到SVD（奇异值分解）结束，透彻阐述矩阵的内在意义。
也许是因为周志成以国语讲课，个人感觉比Gilbert Strang的讲课更出彩。
线性代数与概率不仅是自适应滤波器，也是统计信号分析、深度学习、机器学习、人工智能等学科的数学基础课程。

2、台湾国立交通大学吴炳飞教授的《机率》课程视频、参考书、讲义、习题解答

台交大吴炳飞讲授的《机率》，以Alberto Leon-Garcia所著《Probability,Statistics and Random Processes for Electrical Engineering(3rd edition)》为参考书，形成自己的授课讲义。

3、台湾国立交通大学谢世福教授的《讯号与系统》课程视频、参考书、讲义

台交大谢世福教授以Oppenheim的《Signals and Systems（2nd edition）》为参考书，形成自己的讲义。
谢教授在讲课时有时因思考而放慢速度，时而又因思如泉涌而滔滔不绝。
在本课程视频中，他解释了为什么采用Oppenheim的书而不是Simon Haykin的书作为参考书。
全程黑板粉笔板书，带你深刻理解《信号与系统》中的关键概念、原理、公式。
《信号与系统》是《数字信号处理》、《自适应滤波器原理》、《通信原理》、《自动控制原理》、《信号完整性分析》、《高速数字设计》等课程知识的基石。

4、台湾国立交通大学吴炳飞教授的《数位讯号处理》课程视频、参考书

台交大吴炳飞教授以Oppenheim的《Discrete-Time Signal Processing(3rd edition)》为参考书形成自己的讲义（讲义正在扫描制作成PDF）
但是在这门课程视频中没有涉及到自适应滤波器
因此，可以将此课程视频视为自适应滤波器原理的前提基础课程。

5、Simon Haykin所著《Adaptive Filter Theory(5th edition)》英文版、中文版、习题解答PDF





研究通信的Simon Haykin有多部专著，除《Adaptive Filter Theory》外，还有《Signals and Systems》、《Communicaiton Systems》、《Neural Networks and Learning Machines》。
自适应滤波器中所用的算法本来就与深度学习、机器学习等学科中的算法相通，所以不难理解为什么Simon还能写出关于神经网络、机器学习的书。

6、Behrouz Farhang-Boroujeny所著《Adaptive Filters Theory and Applicaitons(2nd edition)》英文版、中文版、习题解答PDF、Matlab程序





Behrouz也是研究通信的大牛。
个人感觉Behrouz写的书比Simon写的容易理解些，可能是因为他是在Simon之后写的。

7、印度人的《自适应信号处理》课程视频一套
个人是听不惯印度人的英语发音。
虽然知道是讲英语，但就是听不懂在说什么。

8、卡尔曼滤波视频课程+Matlab程序一套
国内人讲的卡尔曼滤波，比较容易理解，而且配合Matlab程序，直观。

欢迎感兴趣的朋友私聊，或加我：微信wp_wp1981；QQ 3363459