5、信号处理与机器学习理论入门

信号处理与机器学习理论入门

1. 引言

信号处理是一个至关重要的知识领域，几乎在现代生活的各个方面都有应用。实际上，人类在不知不觉中使用信号处理工具已有几个世纪。如今，年轻一代可能无法想象没有手机、没有近乎自动驾驶的飞机长途旅行、无人探索其他行星以及没有各种诊断和干预设备的医疗设施的生活。

信号处理是将携带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。这种映射定义了一个连续或模拟系统，涉及表示输入和输出信号的函数。如果输入和输出信号由数字序列表示，则该系统是离散或数字的。

机器学习是一个在许多学科中使用的术语，用于处理从数据中学习并执行建模任务（如预测和分类）的工具。机器学习理论能够解决前所未有的问题，并改进现有解决方案。机器学习基本上是将模型拟合到提供的数据上。有许多机器学习算法可供使用，但训练数据的质量对算法的成功起着关键作用。

信号处理和机器学习理论非常丰富，在无数领域都有应用，如生物工程、通信、控制、监视、环境监测、海洋学、天文学和图像分类等。特别是数字集成电路技术的巨大进步，促成了我们如今习以为常的计算和信息革命，使得基于数字信号处理（DSP）和机器学习的系统得到广泛应用。这些系统推动了语音、音频、图像、视频、自动翻译、自动驾驶汽车、推荐系统和垃圾邮件过滤器等领域的发展，以及无线通信和数字控制的多种应用。

许多实际问题始于获取连续时间信号，然后对其进行数字化和存储，以进行进一步处理，最终可能包括数据挖掘。

2. 连续时间信号和系统

信号处理始于确定我们要处理的信息类型。许多自然产生的信号在时间上是连续的，因此，如果处理过程一直是模拟的，那么所涉及的处理必须包括模拟信号采