信号处理学习经验总结

编程入门行业动态更新时间:2024-10-09 00:52:33

信号处理学习经验总结

文章目录

前言

一、信号处理算法快速上手的思路

二、信号及信号处理的深层理解

总结

前言

一年来写的信号处理系列文章受到不少粉丝的喜爱，本人深感欣慰。这篇文章将从本人信号处理的研究经历出发，简单谈谈我对信号的认知以及对信号处理的理解。因为第一次写这类文章，可能没有太多的技术内容在里面，更多的是一些学习感悟以及反思，希望所思所想能给初学者对信号处理有一个不一样的认知，若能找到自己的定位那就更好了。

一、信号处理算法快速上手的思路

应部分粉丝请求，这节内容将从个人的研究经验出发，大概设想了一种如何快速抓住信号处理重点、准确了解信号处理算法核心的学习思路，实际效果因人而异，仅供参考。个人认为，信号处理的核心知识块包括三个：信号采样、信号滤波、信号的参数估计。一般情况的信号处理直接或间接与这三个问题有关。

信号采样是将模拟（时间连续、信号幅值连续）的信号通过采样量化获得离散的数字信号，这样便于利用计算机技术进行数字信号处理，信号采样的基础理论是奈奎斯特采样定理，该定理指明了信号采样所需的最低采样率值，从频域的角度保证信号不失真（或失真最小）。实际采集信号除了我们感兴趣的信号外，还存在噪声干扰信号，一般噪声由接收机产生，干扰由环境或人为产生，信号处理的一大目标就是抑制噪声干扰，提高信干比，进而提高信号处理的指标，这个过程通过信号滤波实现。信号的参数估计，是对噪声环境下感兴趣信号中的参数进行估计，比如雷达回波信号的时延参数，其参数值蕴含了雷达与目标之间的距离，是雷达信号处理中的一个重要参数之一。可以说，实际接收的信号中噪声或干扰的存在，使得信号滤波的研究变得的有意义，使得信号中参数估计研究工程价值得以体现，因此信号处理的一个重要工作便是基于实际场景的信号建模，包括噪声干扰的建模，这对于信号处理理论分析十分重要。

上述以雷达信号处理为例，简单介绍了信号处理中的三个核心。事实上，判断个人的信号处理能力每个研究方向的标准并不一样，比如雷达领域，需要研究者对雷达中的快时间慢时间概念有一个清晰的认知，并且对脉冲压缩的概念有着准确的理解，这个概念基于雷达信号处理基础发展而来，又是高级的合成孔径雷达信号处理的理论基础。另外信号处理领域的知识一直在发展，研究信号处理应该以自身研究的问题为导向，然而通过对问题的研究与理解找到对应的信号处理解决方案，针对比较简单的研究问题可能只需要简单的信号处理基础就可以解决。针对高要求复杂背景下的问题，可能需要看一些先进的研究内容寻找对应的信号处理解决方案，针对少有人研究的领域，甚至需要自己根据研究问题的特点设计新的信号处理方法。

总结而言，信号处理算法的快速上手首先需要对所研究领域的信号产生机理有一个深刻的理解，理解的深度决定之后信号处理的高度。第二，信号的采样、滤波以及参数估计理论要结合自身研究方向特点有一个比较基础全面的知识储备，这个可以为解决实际工程问题提供理论指导。最后就是信号处理的工程应用很大程度需要大量的工程经验积累，并且总结出自己的一套经验，只有这样，才能逐渐成为一个能解决实际工程问题的信号处理算法工程师。

注：上图是我学习信号处理常看的教材，感兴趣的可以去学习学习。另外MATLAB里有不少信号处理的函数以及工具包，可以根据需要去学习了解。如果上述资源里还是没有自己想要的，可以通过文献调研进行相关信号处理知识的获取。

二、信号及信号处理的见解

因为信号的多样化，信号处理的应用领域基本上涉及到日常生活的方方面面。常见的信号形式包括：电磁信号、声信号、光学信号、热辐射信号等；信号维度也包含一维信号、二维信号甚至三维信号。利用电磁信号传播理论，我们赋予了电磁信号以通信功能、探测与测距功能，并设计以通信信号为载体的通信系统实现我们日常通信交流功能，以雷达信号为载体的雷达系统完成军事活动中的侦察任务。利用信号处理中的滤波理论，我们对声音信号进行降噪处理得到完美音质的声乐信号，甚至通过对声乐信号的特征进行研究，我们能够人工合成声乐信号。

因此信号处理是一个覆盖很广的领域，我们很难对所有的信号处理理论都能彻底掌握，因此，在进行信号处理研究时，我们或许应该紧紧围绕自身研究方向上的问题，通过基础知识的快速学习，前沿信号处理理论的准确了解，对自身研究问题的深刻分析，找到一种初步解决自身研究方向问题的方案，然后基于此不断完善和升级自身研究。另外，研究过程或许需要对如下问题不断反思自己：自己研究的内容是什么，为什么研究这个方向，别人怎么研究的，他们研究有什么问题，自己针对哪些问题展开研究，研究效果怎么样。

另外，信号处理方向发展已经有很长一段历史了，目前相关理论也逐渐成熟，信号处理比较先进的理论包括SAR（合成孔径雷达）、STAP（时空自适应处理），也有部分学者将信号处理与人工智能机器学习方面的理论相结合展开研究。因此，为了在信号处理领域有一个更好的发展，或许需要关注这些比较有活力的方向，从信号处理理论的角度，给这些新的、有活力的方向赋予信号处理的功能，并且在这个过程找到自身研究的定位，这或许是从事信号处理人的一个研究思路。