訊號處理/導論
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訊號處理領域是一個非常重要的研究領域，它使各種其他領域成為可能，例如通訊。MP3 音樂檔案包含已處理、轉換和壓縮的音樂訊號資料。語音識別系統，例如語音軟體，需要分析和處理訊號資料以識別口語句子中的單個單詞。神經介面裝置，例如各種醫療假肢，必須讀取神經元的複雜訊號，處理這些訊號以確定重要特徵，然後將這些特徵轉換為數字資料。訊號處理使高速資料通訊成為可能，即使在存在干擾或噪聲的情況下也是如此。
本書面向大學本科和研究生級別的讀者，特別是那些學習電子工程或相關專業的讀者。本書可用於配合多個學期的學習，具體取決於材料的劃分和呈現方式。
所有讀者都應該對訊號與系統、機率論、線性代數和微積分有相當的先驗知識。需要了解工程分析中涵蓋的線性代數主題，特別是關於機率論的部分。沒有必要數學背景的讀者將處於嚴重不利地位。
本書將探討訊號處理的傳統問題和方法。我們將嘗試涵蓋許多模擬處理技術，但也必須涵蓋許多先進的數字技術。在數字訊號處理一書中，將為本書中使用的數字系統奠定許多基礎。強烈建議讀者同時閱讀這兩本書，或者在閱讀本書之前先閱讀數字訊號處理的開始部分。那本書將涵蓋許多特定於數字系統的主題，而本書將嘗試涵蓋對模擬或數字都有用的技術，它們本質上是混合的（即它們具有模擬和數字元件）或者傳統上是模擬的，但可以修改以進行快速數字計算。
本書將嘗試涵蓋濾波的概念，特別是包括自適應維納濾波器和卡爾曼濾波器。本書還將研究自適應濾波器理論的一些分支，包括波束形成。本書的更高階部分將探討其他主題，例如非線性系統和小波分析。
本書不會涵蓋，也不會試圖涵蓋訊號與系統一書或任何其他先決條件中已經涵蓋的先決條件資訊。這些包括但不限於
- 積分或微積分
- 微分方程
- 數字系統和差分方程
- LTI 系統理論
- 隨機訊號或過程
- 傅立葉變換和傅立葉級數