信号处理涉及到信号的分析、合成和修改。信号被宽泛地定义为传递“关于某种现象的行为或属性的信息（如声音、图像和生物测量）”的函数。例如，信号处理技术用于提高信号传输的保真度、存储效率和主观质量，并在测量信号中强调或检测感兴趣的组件。
[描述来源：Wikipedia；URL：https://en.wikipedia.org/wiki/Signal_processing]
我们熟悉的语音、图像都可以看做是一种信号形式。因此，对于语音、图像的增强、降噪、识别等等操作本质上都是信号处理。
发展历史
信号处理是信息领域的基础研究方向，也算得上是“历史悠久”的研究方向。根据Alan V.Oppenheim和Ronald W. Schafer的说法，信号处理的原则可以在17世纪的经典数字分析技术中找到。而这些技术的数字化改进可以在20世纪40年代和50年代的数字控制系统中找到。
1807年傅里叶变换（Fourier Transform，FT）的提出，为信号处理提供了频域分析的工具。起初的信号处理是模拟信号处理。数字信号处理是20世纪60年代才开始发展起来的，开始是贝尔实验室及麻省理工学院用电子计算机对电路与滤波器设计进行仿真，奠定了数字滤波器的发展基础。60年代中期，发明了快速傅里叶变换（Fast Fourier Transformation，FFT），使频谱分析的傅里叶分析的计算速度提高了百倍以上，从而达到了可以利用电子计算机进行谱分析的目的，奠定了信号与系统分析的实用基础，形成了以数字滤波及快速傅里叶变换为中心内容的数字信号处理的基本方法与概念。70年代开始，数字信号处理这个专用名词在科技领域问世。
从另一个维度来看信号处理的研究发展，其经历了研究处理确定信号的传统信号处理阶段和研究处理随机信号的现代信号处理阶段。研究的思路从利用理想化数学模型近似信号并精确计算转向利用统计概率等方法和精细化数学模型估计预测。1946年D. Gabor 提出的短时傅里叶变换（short-time Fourier transform，STFT）为信号处理提供了时频分析工具，从而在信号处理时兼顾时域和频域，可以对非平稳信号进行更好的分析处理。1984年J. Morlet提出了非平稳信号处理的小波变换思想，克服了STFT的时窗选择问题，为非平稳的随机信号分析处理提供了更精细化更好用的多尺度细化分析工具。
主要事件
| 年份 | 事件 | 相关论文 |
| 1807 | 傅里叶变换提出 | |
| 1946 | D. Gabor 提出短时傅里叶变换 | Gabor, D. (1946). Theory of communication. ieee. Journal of the Institute of Electrical Engineers of Japan, 93, 429-457. |
| 1965 | James Cooley和John Tukey提出快速傅里叶变化（FFT） | Cooley, J. W., & Tukey, J. W. (1965). An algorithm for the machine calculation of complex Fourier series. Mathematics of Computation, 19(90), 297-301. |
| 1984 | J. Morlet提出了非平稳信号处理的小波变换思想 | Grossmann, A., & Morlet, J. (1984). Decomposition of hardy functions into square integrable wavelets of constant shape. Siam Journal on Mathematical Analysis, 15(4), 723-736. |
发展分析
瓶颈
硬件技术的不断发展和计算能力的不能增强，使得复杂信号处理的快速实现成为可能，也使传统信号处理的局限性逐渐暴露出来。传统信号处理是用不同的数学模型去近似表示现实中的信号，并基于此进行分析和处理。但绝大部分现实中的信号毕竟不是确定的，而往往可能是非线性、非因果、时变、非平稳或者非高斯的随机信号。因此传统信号处理存在精确性不够高、适用性不够广、鲁棒性不够强等缺陷。
未来发展方向
当硬件和计算等条件不再成为瓶颈时，根据信号的统计特征对信号进行估计与预测，利用小波分析等方法对信号的各个局部进行多尺度更精确的时频分析，从而实现对非平稳、非线性的随机信号进行精细化、自适应的信号分析处理，使信号处理越来越“精确”、“智能”将成为未来的趋势。
Contributor: Han Hao