¿El procesamiento de señales es una rama de las matemáticas aplicadas?

Sí, Peter Vorobieff es correcto.

Eche un vistazo a la wiki de procesamiento de señales para obtener un resumen.

Además, no estoy seguro de si se me permite vincular un pdf de un curso, Matemáticas sobre procesamiento de señales: primer curso, recientemente impartido por Charles L. Byrne, Departamento de Ciencias Matemáticas, Universidad de Massachusetts Lowell. Eliminaré esto si el autor o alguien de la Universidad de Massachusetts quiere que se elimine.

El procesamiento de señales utiliza muchos cálculos y estadísticas.

Un extracto de las notas de clase de Charles L. Byrne,

Capítulo 1.1 …
Para el procesamiento de señales, las herramientas matemáticas más importantes son las series de Fourier y las nociones, matrices, y probabilidad y estadísticas relacionadas. La mayoría de los estudiantes con una sólida base matemática probablemente han encontrado cada uno de estos temas en cursos anteriores y, por lo tanto, ya conocen algo de procesamiento de señales, sin darse cuenta.

Nuestra discusión aquí involucrará principalmente funciones de una sola variable real, aunque la mayoría de los conceptos tendrán versiones multidimensionales; No es nuestro objetivo tratar cada tema con el máximo rigor matemático, y buscaremos evitar problemas que sean principalmente de interés matemático.

Recomiendo leer este pdf ya que el Sr. Byrne proporciona varios ejemplos de procesamiento de señales y matemáticas detalladas que son necesarias para resolver estos problemas complejos.

Referencia:
Autor desconocido, http://en.wikipedia.org/wiki/Sig…

Charles L. Byrne, Departamento de Ciencias Matemáticas, Universidad de Massachusetts Lowell, http://faculty.uml.edu/cbyrne/SP…, 31 de marzo de 2013.

El procesamiento de señales utiliza muchas matemáticas y, a veces, los detalles son muy exquisitos. Un ejemplo son los problemas de estabilidad. Todavía se desarrollan nuevas herramientas matemáticas para el procesamiento de señales. Por ejemplo, un nuevo método llamado detección de compresión se basa en un avance realizado por el famoso matemático Terence Tao y sus colegas.

Sin embargo, el principal desafío en el procesamiento de señales no es descubrir nuevas herramientas con conocimientos matemáticos, sino elegir las herramientas y parámetros adecuados para un problema en particular. Para este propósito, debe comprender las matemáticas involucradas, pero no tiene que ser un experto en matemáticas.

Los ingenieros de procesamiento de señales son como los médicos. No inventan nuevas drogas. Pero necesitan saber qué medicamentos están disponibles, qué medicamento y qué dosis deben usarse para un paciente en particular. Los matemáticos, por otro lado, son como desarrolladores de drogas.

Sí, pero también se considera un área de ingeniería eléctrica o de sistemas.

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