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信号处理一般会从时域、频域和复频域三个角度对信号进行分析。该技术主要讨论线性时不变连续系统的建模、系统零状态响应的积分、系统函数的建立以及确定性信号的连续时间滤波。

信号处理一般会从时域、频域和复频域三个角度对信号进行分析。该技术主要讨论线性时不变连续系统的建模、系统零状态响应的积分、系统函数的建立以及确定性信号的连续时间滤波。

===离散信号 Discrete time signal===

===离散信号 Discrete time signal===

离散信号处理的概念也是一门理论学科，它为数字信号处理建立了数学基础，不过没有考虑量化噪声。

离散信号处理的概念也是一门理论学科，它为数字信号处理建立了数学基础，不过没有考虑量化噪声。

===数字信号 Digital Signal===

===数字信号 Digital Signal===

数字信号处理是面向数字化离散时间采样信号的技术。处理过程需要通用计算机或者数字电路，如ASICs(专用集成电路)、FPGA（现场可编程门阵列）或者专门的数字信号处理器(DSP芯片)。典型的算术运算包括不动点和浮点、实值和复值、乘法和加法。需要硬件支持的一些典型操作包括循环缓冲区和查找表。数字信号处理算法包括FFT(快速傅立叶变换)、FIR(有限脉冲响应滤波器)、IIR(无限脉冲响应滤波器)以及自适应滤波器（比如维纳滤波器和卡尔曼滤波器）。

数字信号处理是面向数字化离散时间采样信号的技术。处理过程需要通用计算机或者数字电路，如ASICs(专用集成电路)、FPGA（现场可编程门阵列）或者专门的数字信号处理器(DSP芯片)。典型的算术运算包括不动点和浮点、实值和复值、乘法和加法。需要硬件支持的一些典型操作包括循环缓冲区和查找表。数字信号处理算法包括FFT(快速傅立叶变换)、FIR(有限脉冲响应滤波器)、IIR(无限脉冲响应滤波器)以及自适应滤波器（比如维纳滤波器和卡尔曼滤波器）。

===非线性信号 Nonlinear Signal===

===非线性信号 Nonlinear Signal===

非线性信号处理适用于非线性系统产生信号，可以在时间、频率或时空域内进行。非线性系统可以产生高度复杂的行为，包括分岔、混沌、谐波和分谐波，这些行为无法用线性方法产生和分析。

非线性信号处理适用于非线性系统产生信号，可以在时间、频率或时空域内进行。非线性系统可以产生高度复杂的行为，包括分岔、混沌、谐波和分谐波，这些行为无法用线性方法产生和分析。

===统计信号 Statistical Signal===

===统计信号 Statistical Signal===

统计信号处理是将信号视为随机过程，利用其统计特征来完成信号处理任务的一种方法。统计技术广泛应用于信号处理领域。例如，我们可以为拍摄图像时产生的噪声建立概率分布模型，并基于该模型构造相关的信号处理技术来降低图像中的噪声。

统计信号处理是将信号视为随机过程，利用其统计特征来完成信号处理任务的一种方法。统计技术广泛应用于信号处理领域。例如，我们可以为拍摄图像时产生的噪声建立概率分布模型，并基于该模型构造相关的信号处理技术来降低图像中的噪声。

==应用领域==

==应用领域==

* 数据挖掘  –用于统计分析大量变量之间的关系(代表许多物理信号），以提取未知的有用信息

* 数据挖掘  –用于统计分析大量变量之间的关系(代表许多物理信号），以提取未知的有用信息

 

本中文词条由[[ZQ]]参与编译，欢迎在讨论页面留言。

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'''本词条内容源自wikipedia及公开资料，遵守 CC3.0协议。'''

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