一文解析如何精通信号处理设计小Tips？

本文作者maxfiner，毕业于西安电子科技大学，拥有信号与信息处理专业硕士学位。maxfiner曾供职于华为通信技术公司无线通信部门，拥有多年的工程项目研发经验，同时兼备算法理论研究，仿真验证，以及对应的硬件设计实现能力;具备通信物理层开发设计各个方面的实战经验...

本文属第一讲《精通信号处理设计小Tips(1)：信号和信息》。

电信作为全球传统的五大行业(能源、钢铁、汽车、农业、电信)，与其他四个行业相比，一直表现着朝气蓬勃的发展态势。其核心技术与电有关。与电有关的学科大概分为通信工程，电子工程，计算机，电磁场与电磁波，微电子、电力、工业自动化等诸多方向。

关于电的研究和应用领域，通常有强电和弱电之分。粗略的分，电力、电网、电动基本属于强电领域。通信、计算机属于弱电领域。我们看到，一些公司叫做某某电子技术公司，或者信息技术公司，基本都属于弱电范畴，若叫某某电气，基本属于强电范畴，比如通用电气。

现在我们专门讨论弱电领域的一个分支——信号与信息处理及应用实现。这属于电子工程专业的一个方向，经常和另一个方向并列，即电路与系统。关于信号与信息处理到底是干什么用，具体实践中如何体现，可以参考拙文《我眼中的信号与信息处理》。经常碰到这么个问题：信号和信息有什么区别，又有什么联系。它们又是如何在具体应用中表现出来的?根据我的粗浅理解和个人经历，尝试做一些分析和比较。

信号更属于物理范畴，通常以两种方式表现出来，一种是空间的电磁波，一种是电路上的电压或者电流。在当前的日常生活中，我们引用“信号”这个词最多的一个情况就是下面一句话：我这里手机信号不太好。这时的信号就是以电磁波的形式来体现出来的。与信号紧密相关的一个概念就是噪声。物理世界的信号都是混杂有噪声的，理想的没有干扰的信号，只在教科书的理论分析中体现。噪声与信号的比值越大，信号质量越差，信号越不容易被检测到，越不容易被识别和辨别。对此，专业的术语叫做信噪比，是信号处理中一个非常重要的概念。关于噪声中信号的检测，是一个理论性较强的学科方向，专业术语叫信号的检测与估值，有时也叫统计信号处理。

信号的另一种表现形式即为电压或者电流，从事硬件电路设计的工程师会有更深刻的体会，尤其是用示波器观测电路某个节点的时候，可以看到方波，锯齿波，正弦波等各种信号形式，这也是信号的一种体现形式。

那么，信息又是什么呢?相对于信号来说，距离物理实现的电路层，信息属于更高一个层面，属于一个相对抽象的概念。简单的可以认为，信号是信息的载体，信息是信号所要表示的内容或含义，具体什么含义，完全由人来决定。比如硬盘中的海量数据，当读取硬盘中的数据时，信号表现在电路走线上的都是高低电平形式的波形，电平的高低表示0或1比特，这一段高低电平序列，可以表示一段MP3音乐，也可以表示一幅图片，还可以表示包含一部小说的文本文件。信号以在电脑主板上的硬盘数据线中传输的高低电平序列形式体现。信息以音乐，图片，文本等形式体现。

对于通信工程或电子工程领域的工程师来说，信号和信息可能都会打上交道。对于计算机软件工程师来说，基本主要和信息打交道，和信号打交道的机会不会太多。因为软件工程师的处理对象，比如变量，数组，结构体，链表，对象等等，基本都是信息和数据的表现形式。行走在计算机电路内部的信号基本被CPU和操作系统掩盖住了。

信号与信息处理专业中的信号处理，更多的是指数字信号，而不是电路板上的电压、电流，或者空间中的电磁波。这种信号，是对模拟的信号进行采样后的结果。通常为等时间间隔的采样。在时间维度上做等间隔划分——通常称之为采样，在幅度上做等间隔划分——通常称之为量化。严格的说，只是在时间上进行采样的信号称之为离散信号，同时在幅度上进行量化后才称之为真正的数字信号。对这个数字信号进行分析和处理，称之为数字信号处理，简称信号处理。具体形式为频谱分析，傅立叶变换，数字滤波等等。

那么，信息处理和信号处理又有什么区别呢?还是以应用为例进行说明吧。比如苹果手机的指纹识别，就是典型的信息处理。指纹传感器捕获的模拟形式的信号，被AD转换器件采样成数字形式的数字信号后，采用精心设计的分类和识别算法，对指纹信息进行判别，以判断当前这个指纹是否属于主人的，这就属于信息处理。这属于识别和分类，属于信息处理的一大应用。另一大应用即为检索，在海量信息和数据中，找到感兴趣的内容，这是百度和谷歌的主要工作，也属于信息处理的范畴。原始语音的数据量很大，原始的数字图像更大，数字视频更是惊人，不论是存储也好，还是传输也好，都非常麻烦，也很不划算，那怎么办呢?开发一套算法，在不影响感官和允许微小失真的前提下，基于数据本身的冗余，进行压缩，可以成百上千倍的降低语音、图像、视频的数据量。信息的压缩，这也是信息处理的一大应用。

以粗略的举例的形式，谈了谈信号与信息的区别和联系，以及对应的信号处理和信息处理，希望能够澄清一些人的困惑。后续有机会共同交流信号和信息处理的具体原理和在通信等领域中的应用。