本文作者maxfiner，畢業于西安電子科技大學，擁有信號與信息處理專業碩士學位。maxfiner曾供職于華為通信技術公司無線通信部門，擁有多年的工程項目研發經驗，同時兼備算法理論研究，仿真驗證，以及對應的硬件設計實現能力；具備通信物理層開發設計各個方面的實戰經驗...

　
　　本文屬第一講《精通信號處理設計小Tips（1）：信號和信息》。

　　電信作為全球傳統的五大行業（能源、鋼鐵、汽車、農業、電信），與其他四個行業相比，一直表現著朝氣蓬勃的發展態勢。其核心技術與電有關。與電有關的學科大概分為通信工程，電子工程，計算機，電磁場與電磁波，微電子、電力、工業自動化等諸多方向。

　　關于電的研究和應用領域，通常有強電和弱電之分。粗略的分，電力、電網、電動基本屬于強電領域。通信、計算機屬于弱電領域。我們看到，一些公司叫做某某電子技術公司，或者信息技術公司，基本都屬于弱電范疇，若叫某某電氣，基本屬于強電范疇，比如通用電氣。

　　現在我們專門討論弱電領域的一個分支——信號與信息處理及應用實現。這屬于電子工程專業的一個方向，經常和另一個方向并列，即電路與系統。關于信號與信息處理到底是干什么用，具體實踐中如何體現，可以參考拙文《我眼中的信號與信息處理》。經常碰到這么個問題：信號和信息有什么區別，又有什么聯系。它們又是如何在具體應用中表現出來的？根據我的粗淺理解和個人經歷，嘗試做一些分析和比較。

　　信號更屬于物理范疇，通常以兩種方式表現出來，一種是空間的電磁波，一種是電路上的電壓或者電流。在當前的日常生活中，我們引用“信號”這個詞最多的一個情況就是下面一句話：我這里手機信號不太好。這時的信號就是以電磁波的形式來體現出來的。與信號緊密相關的一個概念就是噪聲。物理世界的信號都是混雜有噪聲的，理想的沒有干擾的信號，只在教科書的理論分析中體現。噪聲與信號的比值越大，信號質量越差，信號越不容易被檢測到，越不容易被識別和辨別。對此，專業的術語叫做信噪比，是信號處理中一個非常重要的概念。關于噪聲中信號的檢測，是一個理論性較強的學科方向，專業術語叫信號的檢測與估值，有時也叫統計信號處理。

　　信號的另一種表現形式即為電壓或者電流，從事硬件電路設計的工程師會有更深刻的體會，尤其是用示波器觀測電路某個節點的時候，可以看到方波，鋸齒波，正弦波等各種信號形式，這也是信號的一種體現形式。

　　那么，信息又是什么呢？相對于信號來說，距離物理實現的電路層，信息屬于更高一個層面，屬于一個相對抽象的概念。簡單的可以認為，信號是信息的載體，信息是信號所要表示的內容或含義，具體什么含義，完全由人來決定。比如硬盤中的海量數據，當讀取硬盤中的數據時，信號表現在電路走線上的都是高低電平形式的波形，電平的高低表示0或1比特，這一段高低電平序列，可以表示一段MP3音樂，也可以表示一幅圖片，還可以表示包含一部小說的文本文件。信號以在電腦主板上的硬盤數據線中傳輸的高低電平序列形式體現。信息以音樂，圖片，文本等形式體現。

　　對于通信工程或電子工程領域的工程師來說，信號和信息可能都會打上交道。對于計算機軟件工程師來說，基本主要和信息打交道，和信號打交道的機會不會太多。因為軟件工程師的處理對象，比如變量，數組，結構體，鏈表，對象等等，基本都是信息和數據的表現形式。行走在計算機電路內部的信號基本被CPU和操作系統掩蓋住了。

　　信號與信息處理專業中的信號處理，更多的是指數字信號，而不是電路板上的電壓、電流，或者空間中的電磁波。這種信號，是對模擬的信號進行采樣后的結果。通常為等時間間隔的采樣。在時間維度上做等間隔劃分——通常稱之為采樣，在幅度上做等間隔劃分——通常稱之為量化。嚴格的說，只是在時間上進行采樣的信號稱之為離散信號，同時在幅度上進行量化后才稱之為真正的數字信號。對這個數字信號進行分析和處理，稱之為數字信號處理，簡稱信號處理。具體形式為頻譜分析，傅立葉變換，數字濾波等等。

　　那么，信息處理和信號處理又有什么區別呢？還是以應用為例進行說明吧。比如蘋果手機的指紋識別，就是典型的信息處理。指紋傳感器捕獲的模擬形式的信號，被AD轉換器件采樣成數字形式的數字信號后，采用精心設計的分類和識別算法，對指紋信息進行判別，以判斷當前這個指紋是否屬于主人的，這就屬于信息處理。這屬于識別和分類，屬于信息處理的一大應用。另一大應用即為檢索，在海量信息和數據中，找到感興趣的內容，這是百度和谷歌的主要工作，也屬于信息處理的范疇。原始語音的數據量很大，原始的數字圖像更大，數字視頻更是驚人，不論是存儲也好，還是傳輸也好，都非常麻煩，也很不劃算，那怎么辦呢？開發一套算法，在不影響感官和允許微小失真的前提下，基于數據本身的冗余，進行壓縮，可以成百上千倍的降低語音、圖像、視頻的數據量。信息的壓縮，這也是信息處理的一大應用。

　　以粗略的舉例的形式，談了談信號與信息的區別和聯系，以及對應的信號處理和信息處理，希望能夠澄清一些人的困惑。后續有機會共同交流信號和信息處理的具體原理和在通信等領域中的應用。

下期開講——精通信號處理設計小Tips（1）：數學到底有什么用？有多大用？，敬請關注！

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