4、信号处理与机器学习理论：概念、应用与前沿进展

信号处理与机器学习理论：概念、应用与前沿进展

1. 信号处理与机器学习的重要性

信号处理和机器学习是现代生活中至关重要的知识领域，它们的应用几乎涵盖了各个方面。事实上，人类在不知不觉中已经使用信号处理工具数百年。近年来，计算和存储资源的可承受性以及理论的进步，使得这两个相关领域蓬勃发展。如今，年轻一代可能无法想象没有手机、几乎自动驾驶的飞机、无人探索其他行星以及没有广泛诊断和干预设备的医疗设施的生活。

1.1 信号处理的定义与分类

信号处理是将承载信息的信号映射或转换为另一种形式的输出信号，以实现某些应用效益。如果该映射涉及表示输入和输出信号的函数，则定义为连续或模拟系统；如果输入和输出信号由数字序列表示，则为离散或数字系统。

1.2 信号处理理论的应用领域

信号处理理论包含广泛的工具，这些工具在无数领域都有应用，例如生物工程、通信、控制、监视、环境监测、海洋学和天文学等。许多这些应用通过机器学习理论解决了一些前所未有的问题，并改进了现有解决方案。

1.3 机器学习的基本概念

机器学习基本上是将模型拟合到提供的数据上。有许多算法可以执行所需的拟合，但值得注意的是，数据质量对于成功的结果至关重要。此外，机器学习是一个框架，涉及许多处理从数据中学习和执行建模任务（如预测和分类）的工具的学科。

2. 相关领域的专家介绍

以下是一些在信号处理和机器学习领域的专家：
| 姓名 | 职位 | 研究领域 | 主要成就 |
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| Yannis Panagakis | 机器学习副教授、语言技术硕士项目