信号处理101

什么是信号处理?

语音和音频处理 语音识别 助听器

自主驾驶 图像处理和分析 可穿戴设备

数据科学 通信系统和网络

要了解更多有关信号处理和观看演示视频的信息，请访问多媒体页面和我们YouTube频道。

我们使用的技术，并依赖于我们的日常生活 - 包括计算机，无线电，视频设备，手机，智能连接设备和更多 - 通过信号处理使能，模型的电气工程分支，分析物理的数据表示事件以及多个学科产生的数据。因此，信号处理是我们现代世界的核心。它在生物技术，娱乐和社交互动。它提高了我们沟通和共享信息的能力。信号处理是我们数字生活背后的科学。

你今天有没有和Facebook的朋友分享“你在想什么”或者搜索过互联网？这只是我们每天使用机器学习的众多方式中的两种。机器学习将信号处理、计算机科学和统计学结合起来，以利用预测能力，并提供许多应用背后的技术，包括信用卡欺诈检测、医疗诊断、股市分析和语音识别等。

最近，机器学习技术已经应用于信号处理的方面，模糊了科学之间的线路，并在两者之间引起许多共享应用。

有关机器学习及其应用的更多信息，请访问：

• 信号处理与机器学习(YouTube)
• 热薯条深入(学习)（星期三）
• 鉴定感兴趣微生物的新方法（普遍科学）
• 扩展您的数据科学阿森纳（LinkedIn Pulse）
• 用MATLAB和Simulink编程树莓派(电子周刊)

语音和音频处理

每一部电话，无论是否智能，都严重依赖语音处理技术来实现两（或更多）人之间的语音通信。从模拟到数字转换到语音增强（滤波、回波、噪声和自动增益控制），再到记录侧的语音编码，再到语音解码，再到语音增强（通常是滤波和增益控制），再到回放侧的数模转换。信号处理是每一步选择的工具。如果没有信号处理，现代数字助理，如Siri、Google Now和Cortana，将无法识别用户的声音。

音频压缩技术，如MP3和AAC，已经彻底改变了我们听音乐的方式。现在，我们可以将世界上的音乐目录握在手中，在旅途中欣赏音乐，甚至完全不受蓝牙的束缚。信号处理再次促成了这一点。

如欲了解更多有关语音及音频处理及其应用的资料，请浏览:

• 无论您走到哪里，您都可以通过HEOS多房间无线流媒体音频欣赏音乐(福布斯)
• 回声控制（维基百科）
• AAC -高级音频编码（维基百科）
• 音频可穿戴启动多普勒实验室提高1700万(福布斯)
• 新款Miata的立体声怎么听起来这么好（有线）
• 评论:Cozoy Astrapi -一个便宜的和杀手Dac为您的手机（有线）

语音识别

语音识别是信号处理的重要应用;它也可能是最容易理解的。信号处理对信号中的信息内容进行处理，以促进自动语音识别(ASR)。它帮助从语音信号中提取信息，然后将其翻译成可识别的单词。语音识别技术应用于战斗机、智能手机上的“与文本对话”应用、治疗应用、语言翻译和学习，以及残疾人识别程序。

如欲了解更多有关语音识别及其应用的资料，请浏览:

• 微软将FPGA覆盖范围从Bing扩展到深度学习(平台)
• 物联网:术语、技术以及它们对你的业务意味着什么(激烈的移动)
• 海豚哨即时由计算机翻译(《新科学家》)
• 通用语音识别视频（CNBC）

助听器

你现在能听到我们吗?助听器技术的核心是四个同步部分:麦克风、处理器、接收器和电源。信号处理涉及到环境中的声音，并处理它们以增强和放大佩戴者听到的声音。没有延迟，声音被转换从模拟到数字和回到模拟之前，声音被投射到耳朵。

虽然这项技术的基本组成部分将保持不变，但助听器正变得越来越先进——减少噪音和来自周围环境的反馈，以帮助人们听到清晰的声音。信号处理还有助于减少突然产生的噪音，比如喇叭声，甚至可以让助听器与手机或电视进行无线连接。

如欲了解更多有关助听器及其申请的资料，请浏览:

• 技术进步升级助听器(机械设计)
• 新耳塞让你拥有超强的听觉(计算机)
• 5位未来听证技术(哦,小发明的博客)

自主驾驶

自动驾驶汽车曾经只是科幻小说里的东西，现在已经成为现实。为了正常工作，这些自动驾驶汽车依赖于多模块传感器系统的输入，包括超声波、雷达和摄像头。为了防止撞车，它们必须将获取的信息转化为控制行动所需的数据。信号处理是该技术不可或缺的一部分。它有助于决定汽车是否需要停车或行驶，是雷达的一部分，用于解读天气状况，如雨或雾。

有关自动驾驶及其应用的更多信息，请访问：

• 移动可穿戴干接触式脑电图采集系统(YouTube)
• CSEM生命体征监测(YouTube)
• 早上下载:亚马逊分享机器学习专业知识，扩展人工智能技术（华尔街日报）
• 一般自主驾驶视频

图像处理和分析

眼见为实。数码相机和屏幕在我们的日常生活中无处不在，例如在我们的智能手机、汽车、无人机、监视系统、飞机、医院和我们的客厅，翻译我们日益增长的需求，以越来越多的细节看到、分享和与我们的视觉环境互动。在医学上，现在几乎所有的诊断都涉及到某种成像。然而，冰山的这一迅速出现的部分，隐藏着许多鲜为人知但非常重要的应用，特别是在文化、军事、卫生和科学研究领域。信号处理是广泛应用的关键，从采集到显示:

• 数字恢复图像和视频
• 压缩传感采集（如单像素摄像机）
• 采集过程中的图像增强(在相机芯片内)
• 非图像传感器的图像重建
• 图像质量评估
• 跨网络和设备的压缩和传输
• 图像到显示技术(颜色映射，3D到2D投影)
• 检测，计数和跟踪图像和视频中的功能
• 医学成像中的计算机辅助诊断（例如，协助读取乳房X光片）
• 生物图像的自动分析（例如细胞跟踪）

以下是展示不同领域图像处理的应用程序和课程的一些指针:

• 带手势的指导机器人飞机
• 获取正确的编号：用于对象计数的图像处理
• 生物医学信号和图像处理
• 贝尔实验室推出无透镜单像素相机

可穿戴设备

可穿戴设备市场正在兴起，并已经蓬勃发展。服装和配饰中内置的技术和传感器可以跟踪健康水平、心率、物理位置(GPS)、睡眠模式等等。信号处理有助于收集这些信息，并将其转化为有用的数据，以多种方式加以利用——比如向医生报告心率或增加锻炼计划以减肥。

有关可穿戴设备及其应用程序的更多信息，请访问：

• 新算法让您的手机跟踪您的喘息（科学内幕）
• 为什么你的老板想在工作中跟踪你的心率(彭博社/视频的）

数据科学

每当你在互联网上搜索或在Twitter上发帖时，你都在向通常被称为“大数据”的集合中添加数据。公司利用这些数据来提取信息，了解行为，并创造解决方案，使我们的生活更有效率。例如，神经科学和医学依靠机器学习工具，将成像数据与医疗记录和基因组混合，以更好地理解和表型退化过程和疾病，预测治疗反应，并将患者分组。

“大数据”是一个迅速崛起的领域，但我们面临着研究大量技术难度大的数据的挑战。分析数据和解决复杂问题的关键组件是什么？信号处理。

和信号处理一样，数据科学以比我们想象的更多的方式触及我们的日常生活。无论是使用新兴的社交媒体平台等新的数据来源，预测股票市场的变化，还是研究数据来解决从糖尿病到心脏问题等医疗问题，信号处理使分析数据成为可能，丰富我们的日常生活。

有关数据科学及其应用的更多信息，请访问：

• 适用于更安全的道路（麻省理工学院理工学院）
• 麻醉中的当前和新兴技术(麻醉学新闻)
• 低调神秘(YouTube)

通信系统和网络

你有没有想过与外星人携带的沟通？信号处理在寻找超越地球的寿命方面是一体的。在卫星，视频，无线电和无线系统上有效通信的一个重要方面，信号处理使得数据的处理和传输更有效。

When you’re on the go and need web access or using GPS to find your way, signal processing is the behind-the-scenes technology transforming and analyzing signals to help us communicate and learn from the technology we use on a daily basis – including cell phones, WiFi, TVs, GPS devices, radar, sonar, radio, and cloud and mobile computing.

有关通信系统和网络的更多信息：

• Wi-Fi信号可以通过墙壁跟踪和区分人(gizmag说)
• 中国发展航母战斗群领导人(信号杂志)
• 信号智能(麻省理工学院技术评论)