一、信号与信息处理的学科概况

本学科与电子科学与技术、计算机科学与技术、控制科学与工程、仪器科学与技术、电气工程、生物医学工程等一级学科，特别是“通信与信息系统”二级学科的研究领域有交叉。

信号与信息处理专业是集信息采集、处理、加工、传播等多学科为一体的现代科学技术，是当今世界科技发展的重点，也是国家科技发展战略的重点。该专业培养的研究生应在信号与信息处理方面具有坚实、深厚的理论基础，深入了解国内外信号与信息处理方面的新技术和发展动向，系统、熟练地掌握现代信号处理的专业知识，具有创造性地进行理论与新技术的研究能力，具有独立地研究、分析与解决本专业技术问题的能力。

二、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。

三、基于MATLAB采集语音信号分析与处理

语音信号的采集和频谱分析：

[y,fs,bits]=wavread('voice'); %读取音频信息（双声道，16位，频率44100Hz）

sound(y,fs,bits); %回放该音频

Y=fft(y,4096); %进行傅立叶变换

subplot(211);

plot(y);

title('声音信号的波形');

subplot(212)

plot(abs(Y));

title('声音信号的频谱');

窗函数设计低通滤波器：

fp=1000;

fc=1200;

as=100;

ap=1;

fs=22000;

wp=2*fp/fs;

wc=2*fc/fs;

N=ceil((as-7.95)/(14.36*(wc-wp)/2))+1;

beta=0.1102*(as-8.7);

window=Kaiser(N+1,beta);

b=fir1(N,wc,window);

freqz(b,1,512,fs);

结果：

滤波：

[y,fs,bits]=wavread('voice');

d=filter(b,a,y);

D=fft(d);

subplot(211)

plot(d);

title('滤波后的声音波形')

subplot(212)

plot(abs(D))

title('滤波后的声音频谱')

回放：

sound(d,fs,bits)

与滤波之前相比，噪音明显降低了许多。

四、数字信号处理技术在大数据分析中的应用有哪些

通信、多媒体传输压缩、音视频处理、音乐语音处理、语音识别、图像识别、医学工程、医学检测、工业检测、雷达声纳、股票分析等等，太广了。

五、数字信号处理的知识概括？

第1章 时域离散信号与系统

第2章 时域离散信号与系统的频域分析基础

第3章 离散傅立叶变换及其快速算法

第4章 数字滤波器的基本结构

第5章 IIR数字滤波器的设计与MATLAB实现

第6章 FIR数字滤波器的设计与MATLAB实现

第7章 多采样率数字信号处理基础

第8章 时域离散系统的实现与数字信号处理量化效应

第9章 DSP原理与应用开发基础

附录 MATLAB信号处理工具箱函数