信号处理与机器学习

信号处理
信号处理是一门处理信号以提取有用信息，并消除噪声和干扰的技术学科。 信号可以是任何随时间变化的量，例如、图像和传感器数据。 信号处理技术包括：
滤波
降噪
特征提取
分类
预测
机器学习
机器学习是一种工智能技术，允许计算机在没有明确程的情况下从数据中学习。 机器学习算法使用从数据中学习的模型来执行任务，例如：
分类
回归
聚类
降维
信号处理和机器学习之间的关系
信号处理和机器学习密切相关，可以协同工作以从数据中提取有价值的信息。
信号处理可以为机器学习算法准备数据，例如通过滤波和降噪来消除噪声和干扰。
机器学习算法可以从信号处理数据中学习模型，这些模型可以用于执行各种任务，例如：
分类（将数据点分配到类）
回归（预测连续值）
聚类（将数据点分组为相似组）
应用
信号处理和机器学习在广泛的应用中都至关重要，包括：
图像处理
处理
通信
医学诊断
金融预测
专业角度的见解
信号处理和机器学习是高度数学和技术化的域。
需要对信号理论、统计学和计算机科学有扎实的基础。
这两个域正在不断发展，涌现出新的技术和应用。
信号处理和机器学习的专业士通常拥有工程学、物理学或计算机科学等域的硕士学位或博士学位。