信号处理是什么专业信号处理是什么 _生活百科

在计算机科学、药物分析、电子学等学科中，信号处理（signal processing）是指处理信号显示、转换、计算的过程，即处理某些媒体上记录的信号，便于提取有效数据的过程，是信号获取、转换、分析、综合处理过程的总称。

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信号处理过程为了使用信号，人们必须对其进行处理。例如，当电信号较弱时，必须放大；混合噪声时，必须过滤；当频率不适合传输时，部署和解调；当信号损坏和畸变时，必须平衡；当信号类型较多时，必须识别等。信号处理可用于沟通人与机器之间的联系；用于检测周围环境，揭示这些不易看到的情况和结构细节，以及能源和信息的控制和应用。例如，我们可能希望将两个或多个信号混合在一起，或者增强信号模型中的一些组成或参数。
与信号相关的理化或数学过程包括：信号的发生、信号的传输、信号的接收、信号的分析（即掌握某些信号的特征）、解决信号（即将一个信号转换为另一个信号，如过滤噪声或影响，并将信号转换为易于分析和识别的方法）、信号存储、信号检测和控制等。这些与信号相关的过程也可以称为信号处理。
在事物转换过程中提取特征信号，通过影响、分析、综合、转换和计算，获得反映事物转换本质或解决方案感兴趣的数据的过程。分为模拟信号处理和数字信号处理。
信号处理的目的削弱信号中多余的内容；过滤混合噪声和影响；或将信号转换为易于解决、传输、分析和识别的方法，以便于后续的其他解决方案。
我们最早解决的信号仅限于模拟信号，使用的处理方法也是模拟信号处理方法。在使用模拟加工工艺进行处理时，对”信号处理”对技术了解不多。这是因为在过去，信号处理和信息提取是一个整体，所以从物理约束的角度来看，满足信息提取的模拟解决方案受到了很大的限制。
随着数字计算机的快速发展，信号处理的理论和方法也得到了发展。纯数学加工，即算法，出现在每个人面前，不受物理约束，并建立了信号处理行业。如今，为了解决信号，人们通常先将模拟信号转换为模拟信号，然后使用高效的数字信号处理器(DSP: Digital Signal Processor)或者计算机对其进行数字信号处理。
信号处理内容信号处理最基本的内容有转换、过滤、调配、解调、检验及其谱分析与估计等。转换如傅立叶转换、正弦转换、余弦转换、沃尔什转换等。；过滤包括高通滤波、低通滤波、带通滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、线性过滤、非线性过滤和自适应过滤；谱分析包括确认信号分析和随机信号分析，最常见的研究是随机信号分析，也称为统计信号分析或估计，它一般分为线性谱估计和非线性谱估计；光谱估计包括周期图估计、最大熵谱估计等；随着信号类型的复杂化，当规定的分析信号不能满足高斯分布、非最小相位等条件时，也有高阶光谱分析的方法。
高级谱分析可以提供信号相位信息、非高斯信息和非线性信息；自适应过滤和平衡也是应用研究的主要产业。自适应过滤包括横向过滤 LMS 自适应过滤、格式自适应过滤、自适应过滤、自适应平衡等。此外，阵型信号还有阵型信号处理等。
信号处理是电信的基础知识和技术。其数学理论包括方程理论、函数理论、数理论、随机过程理论、最小二乘法和优化理论。其技术支持是电路分析、生成和计算机技术。信号处理与当代模式识别、人工智能、神经网络计算及其多媒体信息处理密切相关，将基础知识与工程应用密切相关。因此，信号处理是一门具有复杂数理分析背景和广阔易用工程前景的课程。
信号处理应以数字信号处理为核心。这因为信号可以用智能的方式广泛描述，而数字信号可以通过计算机上的软件进行测量或解决，所以无论计算多么复杂，只要数学分析，可以得到最优的获取，都可以在计算机上模拟。如果处理速度适中快，也可以用超大规模的专用数字信号处理芯片实时完成。因此，数字信号处理技术已成为信息技术发展中最具活力的学科之一。
与信号处理相关的名词信号(signal)它是信息的物理反映，或传递信息的函数，而信息是信号的具体内容。
模拟信号(analog signal)：指持续时间、持续强度的信号。
模拟信号(digital signal)：时间和力度都是离散(量化)信号。
模拟信号可以用一序列数表示，每个数也可以表示为二制码，适合计算机解决。
一维(1-D)信号: 变量函数。
二维(2-D)信号: 两个变量函数。
多维(M-D)信号: 多个变量函数。
系统:解决信号的物理设备。换句话说，任何能够转换信号以达到每个人标准的设备。模拟系统和数字系统。
信号处理内容：过滤、转换、检验、谱分析、估计、缩小、识别等一系列加工处理。
在大多数科学和工程中都遇到了模拟信号。以前研究模拟信号处理理论和实现。
模拟信号处理缺陷：难以实现高精度、受环境影响大、稳定性差、不灵活等。
数字系统的优点：体积小、功耗低、精度高、可靠性高、灵活性大、集成方便、二维多维解决方案
信号处理的应用信号处理具有很强的渗透性，被许多关键的应用领域所采用。工程施工单位用于模拟大型建筑结构的抗震特性；机械制造业用于分析机械结构振动模型，提高振动性能和结构；飞机制造业用于检查发动机的传动特性和磨损情况；航天遥感用于道路植被的种类和气候云的分布，医学领域用于 B 超、X 光片及其生理电信号的分析诊断；电信与电子行业，数字信号处理是最直观的应用。
①语音编码和缩小。
智能语音后占据了很宽的频段，为了进行窄带传输和高效存储，要进行缩小。一般一个语音必须 64kbit/s 码率。中速编号要求将这个码率压缩到 32kbit/s、16kbit/s 以致 8kbit/s ，保持良好的语音音色。根据数字信号处理技术，国际电报电话咨询委员会有许多自适应编码方案(CCITT)建议的要求。将低速编号的规定码率降低到 4．8kbit/s、2．4kbit/s 以致 800bit/s 速度，已经完成了很好的算法和硬件。
②缩小图像编码。
无论是静态图像还是活动图像，甚至是电视图像，数字编码后的信息量都非常大。对于这些高质量的传输，通常需要压缩到 1/10~1/100 。各种编码方法，使所谓的小波分析方法、分维信号分析方法为高压缩比电视编号提供了可行的解决方案。
③分离式和合路滤波器组设计。
时间/频率分离连接设备的技术实现的核心是分离滤波器组。分离滤波器组的设计和实现完全取决于数字信号处理中的数据滤波器组。这种数字滤波器组不仅具有统一、稳定、可靠的特点，而且具有很高的性能和价格比。
④自适应平衡与回波相抵。
在长距离数据通信中，平衡和回波是必不可少的。模拟器件的选择很难达到适应各种信道标准的平衡，只有数据方法才能保证其性能的实现。
信号处理技术的发展已经发展到不亚于计算机应用的一般水平。随着算法的不断发现和设备的不断出现，信号处理将成为所有电信工程师都应该熟悉的基础课程。
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