都有哪些信号处理算法？

一、都有哪些信号处理算法？

　　经典数字信号处理的内容，包括离散时间信号与离散时间系统的基本概念、Z变换及离散时间系统分析、离散傅里叶变换、傅里叶变换的快速算法、离散时间系统的相位与结构、数字滤波器设计（IIR、FIR及特殊形式的滤波器）、信号的正交变换（正交变换的定义与性质、K-L变换、DCT及其在图像压缩中的应用）、信号处理中若干典型算法（如抽取与插值、子带分解、调制与解调、反卷积、SVD、独立分量分析及同态滤波）、数字信号处理中的有限字长问题及数字信号处理的硬件实现等；下篇是统计数字信号处理的内容，包括平稳随机信号的基本概念、经典功率谱估计、参数模型功率谱估计、维纳滤波器及自适应滤波器等。

二、硕士雷达信号处理方向，系统好还是算法好？

本人是研究生阶段搞的雷达系统，现在在做雷达算法。

个人感觉，算法是建立在系统之上的，系统搭建也要兼顾算法实现，这两个无法完全割裂开来。也就是说，搞系统，也要接触算法；搞算法，也要接触系统。

雷达系统组成复杂，算法也比较多，研究生两年多，要想研究深入，时间上还是短了一些。相比之下，做算法会相对容易入门一些，大致了解算法所在的系统架构就可以了。而系统牵扯的分系统较多（天线、频综、信号处理、电源、伺服等等，每一个都是独立学科），对于基础知识要求更高，面更广。

三、信号处理算法是什么意思？

信号处理算法是通过大数据以及编程的手段对信号进行处理和分析，然后进行运算。

四、数字信号处理 理论算法与实现

数字信号处理理论算法与实现

数字信号处理是现代通信系统中的一个核心领域，它涉及到信号的采集、处理、传输和接收等多个方面。随着数字技术的不断发展，数字信号处理的应用范围越来越广泛，其重要性也日益凸显。本文将介绍数字信号处理的基本理论、算法及其实现方法。

数字信号处理的基本理论

数字信号处理主要涉及到时域和频域两个基本域。在时域中，信号以时间序列的形式存在，需要进行采样、量化、编码等处理。在频域中，信号以频谱的形式存在，可以进行滤波、调制、解调等处理。数字信号处理的核心思想是将时域信号转换到频域中进行处理，从而提高信号的质量和传输效率。

数字信号处理的算法

数字信号处理的算法主要包括滤波器设计、傅里叶变换、快速傅里叶变换（FFT）、卷积运算等。滤波器设计是数字信号处理中最为重要的一个环节，需要根据具体的应用场景选择合适的滤波器类型和参数。傅里叶变换是将时域信号转换到频域中的一种常用方法，快速傅里叶变换（FFT）则是傅里叶变换的一种高效实现方法，可以大大提高运算效率。卷积运算则是数字信号处理中最为基础的操作之一，常常用于图像处理和语音识别等领域。

数字信号处理的实现方法

数字信号处理的实现方法主要包括硬件实现和软件实现两种方式。硬件实现通常采用数字电路和专用芯片来实现，具有速度快、精度高等优点，但成本较高。软件实现则通常采用计算机软件来实现，成本较低，但速度和精度相对较低。在实际应用中，需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的实现方式。

总之，数字信号处理是现代通信系统中的一个重要领域，涉及到信号的采集、处理、传输和接收等多个方面。本文介绍了数字信号处理的基本理论、算法及其实现方法，希望能对相关领域的研究者和从业人员提供一些参考和帮助。

五、图像处理算法工程师好就业吗？

好就业的，属于模式识别是目前人工智能的一个分支。

六、算法工程师工资，算法工程师工资很高吗？

算法工程师各种待遇按工作时间，资历，等不同，差异很大，基本从4500元到15000元不等。

七、算法工程师原理？

算法工程师是处理数据的专业人士，他们研究并开发可用于计算机程序的算法。原理是基于数学和计算机科学的基础理论，结合各种技术来实现数据处理、模型构建和性能优化等任务。算法工程师的工作需要了解常用算法的原理，需要掌握数据结构、算法复杂度分析等知识，以及具备编程能力。算法工程师的工作职责是识别问题、设计解决方案，实现这些方案并优化算法的性能。算法的使用和优化是算法工程师的核心任务，他们需要保证算法的准确性、高效性以及可扩展性，以使计算机程序能够高效地进行数据处理和分析。

八、算法工程师简称？

答：算法工程师简称是cuda。

利用算法处理事物的人

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

九、算法工程师评价？

我认为算法工程师的核心竞争力是对模型的理解，对于模型不仅知其然，还得知其所以然。

于是我把目标检测的经典论文翻来覆去地看，将各种目标检测模型分解成了N个模块，针对每个模块，反复比对各篇论文处理方式的异同，思考各种处理方式各自的优缺点，以及有没有更好的处理方式，比如：

深度卷积神经网络中的降采样总结了降采样的各种方式；

深度卷积神经网络中的升采样梳理了升采样的诸多方法；

关于物体检测的思考简述了anchor free与anchor based的异同、one stage和two stage的区别与联系；

深度学习高效网络结构设计和高效卷积神经网络一览总结了高效网络的设计思路与具体细节；

在anchor free检测器炙手可热的时候，Why anchor?分析了anchor free和anchor based的历史由来，以及各自利弊。

同时对目标检测实践中一些开放式的问题也有一些自己的思考，比如：

关于感受野的总结详述了感受野的计算方式和在应用时需要注意的地方；

目标检测网络train from scratch问题猜想了一下目标检测能够train from scratch的关键，在这篇文章里我质疑了DSOD和DropBlock这两篇论文对train from scratch问题下的结论（当时何恺明那篇讨论train from scratch的paper还没出来，从何恺明后来paper的实验看来，我的质疑是对的）。

上面是把模型揉碎了看，最近开始有更多时间与精力接触除了目标检测以外的任务，于是思考如何将各个计算机视觉任务统一起来，最近有了一点小的想法，该想法形成了一篇简短的文章。

第二阶段

这一阶段我认为算法工程师的核心竞争力在于代码功底好，一则知道各个模型的实现细节，二则能即快又好地实现idea。于是我用pytorch手撸了Yolov2和Yolov3。同时看了不少优秀的开源代码，比如darknet、mmdetection等等。最近正在用pytorch仿照mmdetection撸一个语意分割的训练框架。

第三阶段

最近开始接触各个行业对计算机视觉的需求，我发现一名优秀的算法工程师仅仅对模型理解不错、代码功底不错是不够的，还需要对有计算机视觉业务需求的行业有着较深入的理解。恰好最近看了一篇阿里云机器智能首席科学家闵万里的专访文章，专访里这几段话我深以为然：

在阿里云的时候，我就亲自打造了一个岗位：DTC：Data Technology Consultant。DT有两个含义，一个是数据技术Data Technology，一个是数字化转型Digital Transformation，一语双关。他们像大夫，望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方式。DTC不只是对行业整体的判断，还要对赛道中的选手体检，有开药的能力。可以把对方的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后从整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行。你要在传统行业创造新价值，就要搞清楚：什么东西制约了你的产能，制约了你的效率，制约了你的利润率。技术人员今天往产业走，我相信整体遇到的障碍就是如何把技术思维变成以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维。

虽然闵万里这几段话里的主体是技术咨询师，但我觉得这也是成为一名优秀算法工程师的必备品质。

总结一段话就是：

算法工程师往产业里走，需要把技术思维转变为以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维；

算法工程师需要像大夫一样望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方式；

算法工程师不仅需要有对行业整体的判断，还需要对客户有体检、开药的能力，可以把客户的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行；

要在传统行业创造新价值就要搞清楚什么东西制约了产能、效率、利润率。

仅仅输出模型的算法工程师比较容易被替代，更高的追求是输出一整套端到端的系统方案，从与客户一起梳理业务痛点、硬件选型、模型部署环境的规划与搭建、数据采集和标注标准制定、模型选型与设计等等。

十、算法工程师能干多久？

40岁。据今晚报可知，一般来说，算法工程师的职业寿命很少超过40岁。当然这中间的原因很多，有的是跟不上IT行业的发展节奏，有的是因为常年加班没有自己的生活，有的是因为没有养成常年学习的习惯，被行业淘汰了。算法工程师就是利用算法处理事物的人， 算法工程师有计算机、电子、通信、数学等相关专业要求，研究方向有视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师等。