⑴ 信息與通信工程主要是學什麼的
該專業是一個基礎知面寬、應用領域廣闊的綜合性專業，涉及無線通信、多媒體和圖像處理、電磁場與微波、醫用X線數字成像、陣列信號處理和相空間波傳播與成像以及衛星移動視頻等眾多高技術領域。
培養知識面非常廣泛，不僅對數學、物理、電子技術、計算機、信息傳輸、信息採集和信息處理等基礎知識有很高的要求，而且要求學生具備信號檢測與估計、信號分析與處理、系統分析與設計等方面的專業知識和技能，使學生具有從事本學科領域科學研究的能力。
(1)感測器網路陣列信號處理擴展閱讀
培養目標：
為適應我國社會主義建設的需要，本專業培養德、智、體全面發展的信息與通信工程領域的科學研究、工程技術專門人才和高等學校師資力量。在信號理論、通信系統方面掌握堅實的基礎理論、系統的專門知識和必要的實驗技能，熟悉所從事研究方向的科學技術的發展動向。
掌握一門外國語，能熟練地進行專業閱讀並能撰寫論文摘要，具體從事本學科領域內科學研究，及教學工作的能力或獨立從事實際工作的專門技術水平，具有實事求是，嚴謹的科學作風。
⑵ 通信與信息系統，信號與信號處理有什麼區別
確切地說
Communication
and
Information
System和Information
and
Signal
Processing
兩個的側重點不一樣
前者側重通信的交互，例如0和1怎麼編碼（信道編碼），還有MIMO等，以及通信網路架構，信道模型等等，側重點在於交互，通信，而不在乎這信號的內容到底是什麼，只負責將0~1准確的交付，所以往往還涉及調制，解碼，交織，糾錯等等。大致方向是通信原理的延伸。
後者是著重在信號的處理，在這個方向裡面是不在乎信號時怎麼交互，獲取的，而是得到這個信號之後，該做些什麼處理，例如圖像信號有增強，濾噪，識別，壓縮，編解碼等等，聲音信號也對應的方面，與醫學結合的更加緊密，例如圖像信號，醫學中通過X片拍攝的圖像什麼的往往都需要做一些處理。，根據不同的信號使用不同的處理方式。還有一些變換的研究。使用領域比較廣了，看這個信號是什麼就涉及什麼領域了。大致方向是離散時間信號處理的延伸
所以，打個比方就是這樣的，例如現在的電話網路，前者注重中間的交互（運營商，中移動，中電信，中聯通），而後者重在兩端的處理（終端生產廠中的信源編碼，濾波，均衡）。
呵呵多讀一些IEEE中Communication
Society
和Signal
Processing
Society的文章就知道側重點了。
大概就這些吧，前者是通信的交互，後者是著重在處理上。
前者不管信息代表什麼，只需要准確的交付，只在乎0~1，還要考慮吞吐量，冗餘量等系統層次的東西。
後者需要根據這些信息代表什麼含義，然後通過一定的演算法處理，增強，或者識別或者分類等等。著重在處理，因為有著東西不處理根本沒發看或者聽或者知道其內容。
當然，根據現在的LTE中OFDM，如果使用通信的方式，不同的數字使用不同的頻率，那是沒辦法弄的，但可以使用信號處理的方式進行調制，利用正交性可以節省很多帶寬，呵呵說白點就是一個DFT了。
不過國內很多大學兩者都差不多，學的都差不多，不過有些細微差別吧。
信源編碼處理是放在信息與信號處理，一般在這個大的方向下面會根據處理的信號不同劃分，例如多媒體的兩個：圖像和聲音信號，還有一些生物醫學與圖像的結合。地震信號，弱信號等等。另外一種分類是純信號的研究，而不是區分信號種類，例如檢測，估計，識別等。呵呵當年好像IEEE的SPS總結近十年發展最快的不是移動通信，是深空通信啊，這裡面主要涉及弱信號的檢測了，由於空間距離非常遠，如何檢測是一門大學問。
信道編碼則是通信與信息系統，即調制解調（如何將0~1有效變成合適的信號進行發送以及接收），吞吐量，星座圖，糾錯，帶寬。反正就是更加系統的層次了。
另外一個Society是Shannon的Information
Theory
Society。研究熵的，從熵的角度也可以推導出來很多類似的解決方案。
在通信與信號處理這個大方向上還有一個方向是電磁場與微波信號，這個就是負責天線，射頻的事情了。但老外沒有這個專業，因為人家認為麥克斯韋的五個方程一列，電磁場所有問題就Over了。
不過從國內就業上來說，由於目前運營商比較輕松，收入也比較高，所以很大一部分願意去，從而通信與信息系統的就業會好些。
但對於需要信號處理的地方來說，後者更好，例如圖像圖形大公司（國外很發達的）。國內暫時沒有。
關鍵還是要看興趣吧，如果喜歡通信就是交互，如果喜歡處理，則是後者。
或者說如果
通信原理
理解深刻（不是考試成績好），選前者。
如果
離散時間信號處理
理解深刻（不是考試成績好），選後者。比如一張
芙蓉姐姐的照片可以經過若干步處理，最後變成美女
⑶ 陳建峰的教研成就
研究方向主要包括陣列信號處理、聲音信號處理、感測器網路、模式識別等，主持並參加國防預研項目、國家自然基金項目、創新基金項目、國防863項目等十餘項。在國內外期刊和會議發表學術論文50餘篇，其中SCI收錄6篇，EI收錄近30篇；授權和申報專利8項，包括國際專利3項，國防專利2項，發明專利3項。在國外工作期間，曾獲得新加坡政府頒發的2004、2005和2006年陳家庚青少年發明獎。經過專業的國際知識產權管理、項目管理培訓、並獲得英國倫敦大學法律專科文憑。IEEE高級會員、模式識別與機器學習學會會員和聲學學會會員，西安市科技局感測器網路技術專家組成員。
⑷ 方俊的研究興趣
主要包括統計信號處理，陣列信號處理，空時信號處理，無線通信，無線感測器網路及模式識別，數據挖掘等。從2005年至2012年在IEEE權威期刊發表了20篇論文；在知名國際會議上發表了將近20篇論文。擔任IEEE Trans. Inf. Theory，IEEE Trans. Signal Processing，IEEE Signal Processing Letters，IEEE Trans. Wireless Communications，IEEE Trans. Communications等期刊的審稿人。與國際上信號處理和無線通信領域多支著名研究團隊建立了良好的合作與交流關系。
⑸ 請問西安交通大學信號與信息處理學的大概是什麼，屬於軟體還是硬體考研的分數線大概十多謝謝！
信息與通信工程系擁有信息與通信工程一級學科，下設有通信與信息系統、信號與信息處理、電磁場與微波技術三個二級學科，碩士研究生按二級學科進行培養。力求培養掌握堅實的基礎理論和系統深入的專業知識，具有很強的系統設計、技術開發的能力、與從事科學研究的能力，能把握研究方向的最新科技發展動態，高水平綜合素質的信息與通信領域的高級專門人才。
主要研究方向按二級學科分列如下：
通信與信息系統（081001）
無線通信理論與應用、數據傳輸理論及應用、交換及寬頻網路、陣列信號處理理論與應用、無此感測器網路、光纖通信、衛星通信理論與應用
信號與信息處理（081002）
數字圖像分析與處理、圖像視頻壓縮編碼、圖像視頻網路傳輸控制與檢索管理、多媒體探測和測控中德信號與信息處理、陣列信號處理。
電磁場與微波技術（080904）
瞬態電磁場理論及其應用，寬頻天線及超寬頻天線。
主幹課程為：數理統計、隨機過程、數字信號處理、資訊理論與編碼，信號檢測與估值、通信網路理論及其應用、數字圖象處理、天線無線電波傳播以及微波有源與無源電路原理。
其中，微波方向還有一個數據廣播國家工程中心
主要研究的是電視機的機頂盒
⑹ 感測器獲得的信號要輸入物聯網，應進行哪些處理
在汽車上不用處理，信號直接送給電腦或者相關
控制單元
，由電腦或控制單元對信號進行放大，整形，濾波，最後送到網關共享。
⑺ 感測器的工作原理是什麼
感測器的工作原理是：當彈性軸受扭時,應變橋檢測得到的mV級的應變信號通過儀表放大器放大成1.5v±1v的強信號,再通過V/F轉換器變換成頻率信號,通過信號環形變壓器從旋轉的初級線圈傳遞至靜止次級線圈,再經過外殼上的信號處理電路濾波、整形即可得到與彈性軸承受的扭矩成正比的頻率信號,既可提供給專用二次儀表或頻率計顯示也可直接送計算機處理。
⑻ 電子鼻的工作原理
電子鼻主要由氣敏感測器陣列、信號預處理和模式識別三部分組成。某種氣味呈現在一種活性材料的感測器面前，感測器將化學輸入轉換成電信號，由多個感測器對一種氣味的響應便構成了感測器陣列對該氣味的響應譜。顯然，氣味中的各種化學成分均會與敏感材料發生作用，所以這種響應譜為該氣味的廣譜響應譜。為實現對氣味的定性或定量分析，必須將感測器的信號進行適當的預處理(消除雜訊、特徵提取、信號放大等)後採用合適的模式識別分析方法對其進行處理。理論上，每種氣味都會有它的特徵響應譜，根據其特徵響應譜可區分小同的氣味。同時還可利用氣敏感測器構成陣列對多種氣體的交叉敏感性進行測量，通過適當的分析方法，實現混合氣體分析。
電子鼻正是利用各個氣敏器件對復雜成分氣體都有響應卻又互不相同這一特點，藉助數據處理方法對多種氣味進行識別，從而對氣味質量進行分析與評定。
電子鼻識別的主要機理是在陣列中的每個感測器對被測氣體都有不同的靈敏度，例如，一號氣體可在某個感測器上產生高響應，而對其他感測器則是低響應；同樣，二號氣體產生高響應的感測器對一號氣體則不敏感，歸根結底，整個感測器陣列對不同氣體的響應圖案是不同的，正是這種區別，才使系統能根據感測器的響應圖案來識別氣體。
電子鼻的工作可簡單歸納為：感測器陣列－信號預處理－神經網路和各種演算法－計算機識別(氣體定性定量分析）。從功能上講，氣體感測器陣列相當於生物嗅覺系統中的大量嗅感受器細胞，神經網路和計算機識別相當於生物的大腦，其餘部分則相當於嗅神經信號傳遞系統。
⑼ 英語專業翻譯
1 前 言
到達方向（DOA）估計問題在陣列信號處理、感測器網路、遙感等方面受到了廣泛的研究。用多個感測器、廣義互相關（GCC）、最小方差無失真響應（MVDR）和多信號分類（MUSIC）演算法確定DOA是常用的[1]。通過構建，所有這些方法都要求接收信號的奈奎斯特率取樣來估計角度空間的小數量的DOA，這在像雷達或射電天文學之類的某些應用中是非常昂貴的。作為一個例子，舊金山東北的Allen望遠鏡陣列具有從0.5到11.2 GHz的頻率覆蓋，用於科學研究。在本文中，我們提出了一種方法，這種方法取很小一組提供信息的測量值就能讓我們仍然可以估計DOA。
在壓縮感測（CS）方面的最近結果說明，有可能從O（K log N）測量值重構一個長度為N的K-稀疏信號 [2]。CS取非傳統的隨機化投影形式的線性測量值 。在變換域 有稀疏表示的信號 可以通過解以下形式的凸優化問題，確實以高的概率，由 壓縮測量值重構。
使服從
這可以用線性編程有效地解決。
我們用基追蹤（basis pursuit）策略，作為一個詞典選擇問題來公式化DOA估計問題，在詞典選擇問題中，詞典項（dictionary entry）通過離散化角度空間，然後對每個離散角度合成感測器信號而產生。在角度空間中的稀疏性意味著，要與測量值匹配將只需要很少幾個詞典項。根據CS的結果，應該有可能由M壓縮測量值重構稀疏的詞典－選擇器矢量。請注意，我們不直接取角度空間矢量的壓縮測量值（隨機投影）。反之，我們只能取感測器處接收信號的隨機投影，但是我們有一個模型，用於作為來自不同角度的多個源信號的，被延遲的和加權的結合的這些（投影）。
⑽ 通信工程 腦電波研究方向
腦電波就是一種無線電波通信方式，不存在誰用在誰上面的問題。人們對腦電波的研究已經有了一定的基礎，但進入了一個誤區，就是認識腦電波的頻率問題。現有的設備所測出的腦電波頻率才有十幾赫茲（屬於次聲波）。事實上這個頻率只是腦電波的包絡波而不是基本頻率，相當於調幅收音機的音頻成分，而真正的載波遠遠高於目前所有頻率測試儀器的上限頻率，導致目前科學界對腦電波的頻率定義得如此之低。
大量心靈感應的實例，特別是雙胞胎的心靈感應現象告訴我們，腦電波可以象無線電設備一樣相互通訊，而且至少有一個或者一個以上的基本載波，甚至頻率可以改變。從腦電波能感應的距離以及只耗費如此微弱的能源來判斷，腦電波的頻率遠遠高於目前人類所有的電子設施。腦電波不但頻率非常高，還應該有一定的方向性，初步判斷腦電波的真實頻率達到甚至超過可見光的頻率。