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1，数字信号处理和数字信号处理器都有哪些特点

数字信号的处理可以有多种方式方法。比如，直接过滤掉，或并行、串行等都属于数字信号处理。 数字信号处理器当然是指做成一定的器件，专门用来处理数字信号的。

数字信号处理和数字信号处理器都有哪些特点

2，怎样学好信号处理

首先要有扎实的信号处理基础知识。然后就是实现方法的学习，不外乎语言学习和工具的使用。
是信号与系统吗？还是数字信号处理？ 必要的一点是把高等数学和线性代数掌握良好~然后通过计算、作图或MATLAB上机增强认识。一点小建议
打好逻辑代数的基础，明白一些复数变换机制，另外需要严谨认真等，基本上学好就没问题

怎样学好信号处理

3，都有哪些信号处理算法

你是不是想问通过对信号进行分析，找出规律的方法？如果信号具有一定的周期性或重复性，你可以用最常用的傅立叶变换，即频谱分析。从中可以发现其中主要的幅度高重复频率分量。另外还可试试小波（孤波）变换分析，也在逐渐流行。
哪方面啊。最基本的有matched filter, mti, mtd, 关于波束形成还有很多算法。机载雷达，sar，isar, 都有很多的算法。
什么叫信号处理算法？对什么信号进行处理呢？

都有哪些信号处理算法

4，通信与信息系统信号与信号处理有什么区别

二者区别如下：1、通信与信号系统专业包含数字移动通信系统的系统模拟、多址技术、数字调制解调技术、信道动态指配技术、同步技术、多用户检测技术、语音压缩技术、宽带多媒体技术以及射频技术。研究各种数字微波通信、移动通信和卫星通信系统以及WLAN、WMAN、ad-Roc网的组成、新技术及性能分析，并包括SDH技术和上述系统中常用的编码、调制和解调、同步与信令方式、多址以及网络安全等技术的研究与开发。 2、信号与信息处理专业是以现代信号处理为基础，研究提高通信与信息系统有效性和可靠性的各种智能处理技术及其在移动通信、多媒体通信、宽带接入和IP网中的应用。目前侧重于研究新一代无线通信网络中各种先进的智能信号处理技术，如通信信号盲分离、信道盲辨识与均衡、多载波调制、多用户检测、空-时联合处理、信源-信道编码，以及网络环境下的各种自适应技术等。信息与通信工程是一级学科，下设通信与信息系统、信号与信息处理两个二级学科。是面向电子信息学科基础知识面宽、应用领域广阔的综合性专业，涉及信号与系统、数字信号处理、通信原理、DSP、嵌入式、无线通信、多媒体、图像处理、电磁场与微波技术、医用X线数字成像、阵列信号处理和相空间波传播与成像以及卫星移动视频等众多高技术领域。

5，什么是信号处理如何进行数字信号处理呢

在我们的周围存在着为数众多的"信号"。如：从茫茫宇宙中的天体发出的微弱电波信号，移动电话发出的数字信号等，这些都属于我们直接感觉不到的信号，还有诸如交通噪音、人们说话声以及电视图象等人们能感觉到的各种各样的信号。这些众多的信号中，有的是含有有用信息的信号，有的只是应当除掉的噪音。所谓"信号处理"，就是要把记录在某种媒体上的信号进行处理，以便抽取出有用信息的过程，它是对信号进行提取、变换、分析、综合等处理过程的统称。 信号处理的目的是：削弱信号中的多余内容；滤出混杂的噪声和干扰；或者将信号变换成容易处理、传输、分析与识别的形式，以便后续的其它处理。 下面的示意图说明了信号处理的概念。 人们最早处理的信号局限于模拟信号，所使用的处理方法也是模拟信号处理方法。在用模拟加工方法进行处理时，对"信号处理"技术没有太深刻的认识。这是因为在过去，信号处理和信息抽取是一个整体，所以从物理制约角度看，满足信息抽取的模拟处理受到了很大的限制。 随着数字计算机的飞速发展，信号处理的理论和方法也得以发展。在我们的面前出现了不受物理制约的纯数学的加工，即算法，并确立了信号处理的领域。现在，对于信号的处理，人们通常是先把模拟信号变成数字信号，然后利用高效的数字信号处理器(DSP: Digital Signal Processor)或计算机对其进行数字信号处理。 那么，如何进行数字信号处理呢？一般地讲，数字信号处理涉及三个步骤： (一) 模数转换(A/D转换)：把模拟信号变成数字信号，是一个对自变量和幅值同时进行离散化的过程，基本的理论保证是采样定理。 (二) 数字信号处理(DSP)：包括变换域分析(如频域变换)、数字滤波、识别、合成等。 (三) 数模转换(D/A转换)：把经过处理的数字信号还原为模拟信号。通常，这一步并不是必须的。 作为DSP的成功例子有很多，如医用CT断层成像扫描仪的发明。它是利用生物体的各个部位对X射线吸收率不同的现象，并利用各个方向扫描的投影数据再构造出检测体剖面图的仪器。这种仪器中FFT(快速傅里叶变换)起到了快速计算的作用。以后相继研制出的还有：采用正电子的CT机和基于核磁共振的CT机等仪器，它们为医学领域作出了很大的贡献。

6，水声学的信号处理

信号处理的主要任务是：在背景干扰情况下，对水声场时空抽样，进行空间和时间变换，以提高检测所需信号的能力。 在20世纪50年代初，随着信息论、信号检测理论、计算技术和水声学其他分支的发展，水声信号处理的技术和理论也迅速发展，到60年代初，水声信号处理方面已掌握了谱分析、相关、匹配滤波器、多波束形成等多种技术。随着电子计算机的迅速发展，水声信号处理有下列方面的进展：①数字技术、自适应控制等成功地用于波束形成，使空间处理进入了一个新的阶段──多波束接收日益完善并能与环境干扰场自适应匹配。由单纯的空间处理走向时空最佳处理。②考虑到水声传输信道的随时间、空间变化的随机特性，造成了在时间和频率上的弥散，已致力于解决与信道匹配接收的问题。③目标识别取得突破性进展，开始走上实用阶段。④出现了机助目标检测跟踪和参量估值，并向自动检测方向发展。时空最佳处理就是要最大限度地利用空间和时间两方面的信息，亦即信号和背景噪声在空间分布上的差异和时间或谱特征上的差异：在空间方面，常规处理只利用了信号从某一方向来的信息（通过时延匹配，进行同相叠加），而最佳时空处理则还利用了噪声场的空间相关性质，它比常规处理多一个空间预白滤波器，其作用是利用噪声相关性来实现“噪声抵消”，尽可能地消除各路噪声之间的空间相关和削弱噪声功率。在时间方面，常规处理只利用了信号和噪声的功率谱的谱级的差异；除此之外，最佳处理还利用了信号和噪声功率谱的形状上的差异。最佳时空处理器根据信号和噪声功率谱的形状构成了最佳预选滤波器。由此可见，当干涉场是相关干扰时，最佳时空处理器将比常规的表现出显著的优越性。 最佳时空处理器的结构，在对抗平面波干涉的情况，可分为三个部分：第一部分用消除平面波干扰，先用矩阵滤波器估计平面波干扰，提供平面波干扰时空采样的估计值，再与输入时空采样相减，抵消平面波干扰。第二部分为波束形成器，用来在目标方向形成波束。第三部分为时间处理，由白色滤波器和匹配滤波器构成。在海洋中经常遇到的是相关干扰场，用最佳处理可以获得良好的效果。已经实现了被动声呐的实时最佳处理。在声呐中，实际的最佳系统必须能够不断地学习周围的环境，随时调整内部结构参量，使系统性能按某种准则而言尽可能随时接近于最佳。这样的系统称为自适应系统。用自适应方法实现的最佳基阵处理器称为自适应波束形成器。随着声呐信号处理技术发展，接收机输出数据率不断提高，靠声呐员来辨认出目标并测定其参量是很困难的，这就发展了机器辅助检测和自动检测的技术。虽然水声信号处理的理论不少与雷达的相似，但由于水声信道的复杂性，仍有许多不同之处。

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