1、概念不同
通信與信息系統學科所研究的主要對象是以信息獲取、信息傳輸與交換、信息網路、信息處理及信息控制等為主體的各類通信與信息系統。
信號與信息處理是一級學科信息與通信工程下設的二級學科。當前信息技術的核心學科，為通信、計算機應用、以及各類信息處理技術提供基礎理論、基本方法、實用演算法和實現方案。
2、目的不同
通信與信息系統培養具備通信系統和通信網等方面的知識，能在通信領域中從事研究、設計、製造、運營及在國民經濟各部門和國防工業中從事開發、應用通信技術與設備的高級工程技術人才。
信號與信息處理探索信號的分析和合成方法，研究從信號中提取信息的基本途徑及實用演算法，發展各類信號和信息的編解碼的新理論及技術，提高信號傳輸存儲的有效性和可靠性。
3、就業前景不同
通信與信息系統專業在通信領域中從事研究、製造、運營及在國民經濟各部門和國防工業中從事開發、應用通信技術與設備的高級工程技術。
信號與信息處理專業畢業生可從事電子與通信、金融、商貿等企業的信息技術管理及電腦軟硬體研發工作。進入通信與信息技術科研機構和教學部門從事科研與教學工作，政府公務員等。
② 網路為什麼用編碼來輸送信號
現在的區域網主要採用曼徹斯特編碼
曼徹斯特編碼（Manchester Encoding），也叫做相位編碼（ Phase Encode，簡寫PE），是一個同步時鍾編碼技術，被物理層使用來編碼一個同步位流的時鍾和數據
它在乙太網媒介系統中的應用屬於數據通信中的兩種位同步方法里的自同步法（另一種是外同步法），即接收方利用包含有同步信號的特殊編碼從信號自身提取同步信號來鎖定自己的時鍾脈沖頻率，達到同步目的
③ 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
④ 信號處理技術有哪幾種
信號轉換與處理技術的作用是：在工業自動化控制系統中與各儀表配套使用，實現標准信號轉為開關量，在一定條件下代替PLC的輸出。
常見的信號轉換與處理技術分類
模數轉換：是一種能將模擬信號轉變為數字信號的電子元件。通常是將信號采樣並保持以後，再進行量化和編碼，這兩個過程是在轉化的同時實現的。
模數轉換一般要經過采樣、保持和量化、編碼這幾個步驟。在實際電路中，有些過程是合並進行的，如采樣和保持，量化和編碼在轉換過程中是同時實現的。
數模轉換：是一種能夠把連續的模擬信號轉變為離散的數字信號的器件。經數字系統處理後的數字量，有時又要求再轉換成模擬量以便實際使用，這種轉換稱為「數模轉換」。
DAC主要由數字寄存器、模擬電子開關、位權網路、求和運算放大器和基準電壓源（或恆流源）組成。用存於數字寄存器的數字量的各位數碼，分別控制對應位的模擬電子開關，使數碼為1 的位在位權網路上產生和其位權成正比的電流值，再由運算放大器對各電流值求和，並轉換成電壓值。
⑤ 在移動通信中採取哪些信號處理技術來改善接收信號的質量
移動信道的多徑傳播引起的瑞利衰落、時延擴展以及伴隨接收機移動過程產生的多普勒頻移使接收信號受到嚴重的衰落；陰影效應會使接收的信號過弱而造成通信的中斷；信道存在的雜訊和干擾，也會使接收信號失真而造成誤碼。因此，在移動通信中需要採取一些信號處理技術來改善接收信號的質量。分集接收技術、均衡技術、信道編碼技術和擴頻技術是最常見的信號處理技術，根據信道的實際情況，它們可以獨立使用或聯合使用。
分集接收的基本思想就是把接收到的多個衰落獨立的信號加以處理，合理地利用這些信號的能量來改善接收信號的質量。分集通常用來減小在平坦性衰落信道上接收信號的衰落深度和衰落的持續時間。分集接收充分利用接收信號的能量，因此無需增加發射信號的功率而可以使接收信號得到改善。
信道編碼的目的是為了盡量減小信道雜訊或干擾的影響，是用來改善通信鏈路性能的技術。其基本思想是通過引入可控制的冗餘比特，使信息序列的各碼元和添加的冗餘碼元之間存在相關性。在接收端信道解碼器根據這種相關性對接收到的序列進行檢查，從中發現錯誤或進行糾錯。對某種調制方式，在給的Eb/N0無法達到誤碼的要求時，信道編碼就是唯一可行的方法。
當傳輸的信號帶寬大於無線信道的相關帶寬時，信號產生頻率選擇性衰落，接收信號就會產生失真，它在時域表現為接收信號的碼間干擾。所謂信道均衡就是在接收端設計一個稱之為均衡器的網路，以補償信道引起的失真。這種失真是不能通過增加發射信號功率來減小的。由於移動信道的時變特性，均衡器的參數必須能跟蹤信道特性的變化而自行調整，因此均衡器應當是自適應的。
隨著移動通信的發展，所傳輸的數據速率越來越高，信號的帶寬也遠超出信道的相干帶寬，採用傳統的均衡技術難以保證信號傳輸的質量。多徑衰落就成為妨礙高速數據傳輸的主要障礙。採用擴頻技術極大地擴展了信息的傳輸帶寬，可以把攜帶有同一信息的多徑信號分離出來並加以利用，因此擴頻技術具有頻率分集和時間分集的特點。擴頻技術是克服多徑干擾的有效手段。它是的三代移動通信無線傳輸的主流技術。
⑥ 網路編碼的簡介
網路編碼（Network Coding）:
傳統的通信網路傳送數據的方式是存儲轉發，即除了數據的發送節點和接收節點以外的節點只負責路由，而不對數據內容做任何處理，中間節點扮演著轉發器的角色。長期以來，人們普遍認為在中間節點上對傳輸的數據進行加工不會產生任何收益，然而R Ahlswede等人[1]於2000年提出的網路編碼理論徹底推翻了這種傳統觀點。
網路編碼是一種融合了路由和編碼的信息交換技術，它的核心思想是在網路中的各個節點上對各條信道上收到的信息進行線性或者非線性的處理，然後轉發給下游節點，中間節點扮演著編碼器或信號處理器的角色。根據圖論中的最大流-最小割定理[2]，數據的發送方和接收方通信的最大速率不能超過雙方之間的最大流值(或最小割值)，如果採用傳統多播路由的方法，一般不能達到該上界。R Ahlswede等人以蝴蝶網路的研究為例，指出通過網路編碼，可以達到多播路由傳輸的最大流界，提高了信息的傳輸效率，從而奠定了網路編碼在現代網路通信研究領域的重要地位。
網路編碼技術自七年前誕生以來，可以說基本上藏身於各大學和實驗室中而鮮為人知。這是一種編碼演算法，支持者們聲稱它可以將現有的網路吞吐量提高一倍，同時還能改善網路的可靠性和防範攻擊的能力。網路編碼技術最熱心的支持者們說，該技術將會引發網路的下一代革命；其他人則認為，網路編碼技術更有可能會潛移默化地改變目前基於路由的網路架構。
⑦ 01信息網路及編碼、交換技術 02信號檢測及信息處理技術 03采樣技術及數字信號處理 這三個方向怎麼樣哪個
數字技術的出現與應用為人類帶來了深遠的影響，人們如今已生活在一個幾乎數字化的世界之中，而數字音頻技術則稱得上是應用最為廣泛的數字技術之一，CD、 VCD等早已走進千家萬戶，數字化廣播正在全球范圍內逐步得到開展，正是這些與廣大消費者密切相關的產品及應用成為了本文將要介紹的主題：數字音頻壓縮技術得以產生和發展的動力。
1、音頻壓縮技術的出現及早期應用
音頻壓縮技術指的是對原始數字音頻信號流（PCM編碼）運用適當的數字信號處理技術，在不損失有用信息量，或所引入損失可忽略的條件下，降低（壓縮）其碼率，也稱為壓縮編碼。它必須具有相應的逆變換，稱為解壓縮或解碼。音頻信號在通過一個編解碼系統後可能引入大量的雜訊和一定的失真。
數字信號的優勢是顯而易見的，而它也有自身相應的缺點，即存儲容量需求的增加及傳輸時信道容量要求的增加。以CD為例，其采樣率為44.1KHz，量化精度為16比特，則1分鍾的立體聲音頻信號需占約10M位元組的存儲容量，也就是說，一張CD唱盤的容量只有1小時左右。當然，在帶寬高得多的數字視頻領域這一問題就顯得更加突出。是不是所有這些比特都是必需的呢？研究發現，直接採用PCM碼流進行存儲和傳輸存在非常大的冗餘度。事實上，在無損的條件下對聲音至少可進行4：1壓縮，即只用25％的數字量保留所有的信息，而在視頻領域壓縮比甚至可以達到幾百倍。因而，為利用有限的資源，壓縮技術從一出現便受到廣泛的重視。
對音頻壓縮技術的研究和應用由來已久，如A律、u律編碼就是簡單的准瞬時壓擴技術，並在ISDN話音傳輸中得到應用。對語音信號的研究發展較早，也較為成熟，並已得到廣泛應用，如自適應差分PCM（ADPCM）、線性預測編碼（LPC）等技術。在廣播領域，NICAM（Near Instantaneous Companded Audio Multiplex - 准瞬時壓擴音頻復用）等系統中都使用了音頻壓縮技術。
2、音頻壓縮演算法的主要分類及典型代表
一般來講，可以將音頻壓縮技術分為無損（lossless）壓縮及有損（lossy）壓縮兩大類，而按照壓縮方案的不同，又可將其劃分為時域壓縮、變換壓縮、子帶壓縮，以及多種技術相互融合的混合壓縮等等。各種不同的壓縮技術，其演算法的復雜程度（包括時間復雜度和空間復雜度）、音頻質量、演算法效率（即壓縮比例），以及編解碼延時等都有很大的不同。各種壓縮技術的應用場合也因之而各不相同。
（1）時域壓縮（或稱為波形編碼）技術是指直接針對音頻PCM碼流的樣值進行處理，通過靜音檢測、非線性量化、差分等手段對碼流進行壓縮。此類壓縮技術的共同特點是演算法復雜度低，聲音質量一般，壓縮比小（CD音質 400kbps），編解碼延時最短（相對其它技術）。此類壓縮技術一般多用於語音壓縮，低碼率應用（源信號帶寬小）的場合。時域壓縮技術主要包括 G.711、ADPCM、LPC、CELP，以及在這些技術上發展起來的塊壓擴技術如NICAM、子帶ADPCM（SB-ADPCM）技術如G.721、 G.722、Apt-X等。
（2）子帶壓縮技術是以子帶編碼理論為基礎的一種編碼方法。子帶編碼理論最早是由Crochiere等於1976年提出的。其基本思想是將信號分解為若乾子頻帶內的分量之和，然後對各子帶分量根據其不同的分布特性採取不同的壓縮策略以降低碼率。通常的子帶壓縮技術和下面介紹的變換壓縮技術都是根據人對聲音信號的感知模型（心理聲學模型），通過對信號頻譜的分析來決定子帶樣值或頻域樣值的量化階數和其它參數選擇的，因此又可稱為感知型（Perceptual）壓縮編碼。這兩種壓縮方式相對時域壓縮技術而言要復雜得多，同時編碼效率、聲音質量也大幅提高，編碼延時相應增加。一般來講，子帶編碼的復雜度要略低於變換編碼，編碼延時也相對較短。
由於在子帶壓縮技術中主要應用了心理聲學中的聲音掩蔽模型，因而在對信號進行壓縮時引入了大量的量化雜訊。然而，根據人類的聽覺掩蔽曲線，在解碼後，這些雜訊被有用的聲音信號掩蔽掉了，人耳無法察覺；同時由於子帶分析的運用，各頻帶內的雜訊將被限制在頻帶內，不會對其它頻帶的信號產生影響。因而在編碼時各子帶的量化階數不同，採用了動態比特分配技術，這也正是此類技術壓縮效率高的主要原因。在一定的碼率條件下，此類技術可以達到「完全透明」的聲音質量（EBU音質標准）。
子帶壓縮技術目前廣泛應用於數字聲音節目的存儲與製作和數字化廣播中。典型的代表有著名的MPEG-1層Ⅰ、層Ⅱ（MUSICAM），以及用於Philips DCC中的PASC（Precision Adaptive Subband Coding，精確自適應子帶編碼）等。
（3）變換壓縮技術與子帶壓縮技術的不同之處在於該技術對一段音頻數據進行「線性」的變換，對所獲得的變換域參數進行量化、傳輸，而不是把信號分解為幾個子頻段。通常使用的變換有DFT、DCT（離散餘弦變換）、MDCT等。根據信號的短時功率譜對變換域參數進行合理的動態比特分配可以使音頻質量獲得顯著改善，而相應付出的代價則是計算復雜度的提高。
變換域壓縮具有一些不完善之處，如塊邊界影響、預回響、低碼率時聲音質量嚴重下降等。然而隨著技術的不斷進步，這些缺陷正逐步被消除，同時在許多新的壓縮編碼技術中也大量採用了傳統變換編碼的某些技術。
有代表性的變換壓縮編碼技術有DolbyAC-2、ATT的ASPEC（Audio Spectral Perceptual Entropy Coding）、PAC（PerceptualAudioCoder）等。
3、音頻壓縮技術的標准化和MPEG-1
由於數字音頻壓縮技術具有廣闊的應用范圍和良好的市場前景，因而一些著名的研究機構和大公司都不遺餘力地開發自己的專利技術和產品。這些音頻壓縮技術的標准化工作就顯得十分重要。CCITT（現ITU-T）在語音信號壓縮的標准化方面做了大量的工作，制訂了如G.711、G.721、G.728等標准，並逐漸受到業界的認同。
在音頻壓縮標准化方面取得巨大成功的是MPEG-1音頻（ISO/IEC11172-3）。在MPEG-1中，對音頻壓縮規定了三種模式，即層Ⅰ、層Ⅱ（即MUSICAM，又稱MP2），層Ⅲ（又稱MP3）。由於在制訂標准時對許多壓縮技術進行了認真的考察，並充分考慮了實際應用條件和演算法的可實現性（復雜度），因而三種模式都得到了廣泛的應用。VCD中使用的音頻壓縮方案就是MPEG-1層Ⅰ；而MUSICAM由於其適當的復雜程度和優秀的聲音質量，在數字演播室、DAB、DVB等數位元組目的製作、交換、存儲、傳送中得到廣泛應用；MP3是在綜合MUSICAM和ASPEC的優點的基礎上提出的混合壓縮技術，在當時的技術條件下，MP3的復雜度顯得相對較高，編碼不利於實時，但由於MP3在低碼率條件下高水準的聲音質量，使得它成為軟解壓及網路廣播的寵兒。可以說，MPEG-1音頻標準的制訂方式決定了它的成功，這一思路甚至也影響到後面將要談到的MPEG-2和MPEG-4音頻標準的制訂。
⑧ 各種編程語言的深度學習庫整理大全！
各種編程語言的深度學習庫整理大全！
Python1. Theano是一個python類庫，用數組向量來定義和計算數學表達式。它使得在Python環境下編寫深度學習演算法變得簡單。在它基礎之上還搭建了許多類庫。
1.Keras是一個簡潔、高度模塊化的神經網路庫，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，支持調用GPU和CPU優化後的Theano運算。
2.Pylearn2是一個集成大量深度學習常見模型和訓練演算法的庫，如隨機梯度下降等。它的功能庫都是基於Theano之上。
3.Lasagne是一個搭建和訓練神經網路的輕量級封裝庫，基於Theano。它遵循簡潔化、透明化、模塊化、實用化和專一化的原則。
4.Blocks也是一個基於Theano的幫助搭建神經網路的框架。
2. Caffe是深度學習的框架，它注重於代碼的表達形式、運算速度以及模塊化程度。它是由伯克利視覺和學習中心（Berkeley Vision and Learning Center, BVLC）以及社區成員共同開發。谷歌的DeepDream項目就是基於Caffe框架完成。這個框架是使用BSD許可證的C++庫，並提供了Python調用介面。
3. nolearn囊括了大量的現有神經網路函數庫的封裝和抽象介面、大名鼎鼎的Lasagne以及一些機器學習的常用模塊。
4. Genism也是一個用Python編寫的深度學習小工具，採用高效的演算法來處理大規模文本數據。
5. Chainer在深度學習的理論演算法和實際應用之間架起一座橋梁。它的特點是強大、靈活、直觀，被認為是深度學習的靈活框架。
6. deepnet是基於GPU的深度學習演算法函數庫，使用Python語言開發，實現了前饋神經網路（FNN）、受限玻爾茲曼機（RBM）、深度信念網路（DBN）、自編碼器（AE）、深度玻爾茲曼機（DBM）和卷積神經網路（CNN）等演算法。
7. Hebel也是深度學習和神經網路的一個Python庫，它通過pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它實現了最重要的幾類神經網路模型，提供了多種激活函數和模型訓練方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。
8. CXXNET是一個基於MShadow開發的快速、簡潔的分布式深度學習框架。它是一個輕量級、易擴展的C++/CUDA神經網路工具箱，提供友好的Python/Matlab介面來進行訓練和預測。
9. DeepPy是基於NumPy的深度學習框架。
10. DeepLearning是一個用C++和Python共同開發的深度學習函數庫。
11. Neon是Nervana System 的深度學習框架，使用Python開發。
Matlab
1. ConvNet 卷積神經網路是一類深度學習分類演算法，它可以從原始數據中自主學習有用的特徵，通過調節權重值來實現。
2. DeepLearnToolBox是用於深度學習的Matlab/Octave工具箱，它包含深度信念網路（DBN）、棧式自編碼器（stacked AE）、卷積神經網路（CNN）等演算法。
3. cuda-convet是一套卷積神經網路（CNN）代碼，也適用於前饋神經網路，使用C++/CUDA進行運算。它能對任意深度的多層神經網路建模。只要是有向無環圖的網路結構都可以。訓練過程採用反向傳播演算法（BP演算法）。
4. MatConvNet是一個面向計算機視覺應用的卷積神經網路（CNN）Matlab工具箱。它簡單高效，能夠運行和學習最先進的機器學習演算法。
CPP
1. eblearn是開源的機器學習C++封裝庫，由Yann LeCun主導的紐約大學機器學習實驗室開發。它用基於能量的模型實現卷積神經網路，並提供可視化交互界面（GUI）、示例以及示範教程。
2. SINGA是Apache軟體基金會支持的一個項目，它的設計目標是在現有系統上提供通用的分布式模型訓練演算法。
3. NVIDIA DIGITS是用於開發、訓練和可視化深度神經網路的一套新系統。它把深度學習的強大功能用瀏覽器界面呈現出來，使得數據科學家和研究員可以實時地可視化神經網路行為，快速地設計出最適合數據的深度神經網路。
4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平台加速深度卷積神經網路的一個統一平台。
Java
1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平台的科學計算函數庫。它主要用於產品中，也就是說函數的設計需求是運算速度快、存儲空間最省。
2. Deeplearning4j 是第一款商業級別的開源分布式深度學習類庫，用Java和Scala編寫。它的設計目的是為了在商業環境下使用，而不是作為一款研究工具。
3. Encog是一個機器學習的高級框架，涵蓋支持向量機、人工神經網路、遺傳編程、貝葉斯網路、隱馬可夫模型等，也支持遺傳演算法。
JavaScript
1. Convnet.js 由JavaScript編寫，是一個完全在瀏覽器內完成訓練深度學習模型（主要是神經網路）的封裝庫。不需要其它軟體，不需要編譯器，不需要安裝包，不需要GPU，甚至不費吹灰之力。
Lua
1. Torch是一款廣泛適用於各種機器學習演算法的科學計算框架。它使用容易，用快速的腳本語言LuaJit開發，底層是C/CUDA實現。Torch基於Lua編程語言。
Julia
1. Mocha是Julia的深度學習框架，受C++框架Caffe的啟發。Mocha中通用隨機梯度求解程序和通用模塊的高效實現，可以用來訓練深度/淺層（卷積）神經網路，可以通過（棧式）自編碼器配合非監督式預訓練（可選）完成。它的優勢特性包括模塊化結構、提供上層介面，可能還有速度、兼容性等更多特性。
Lisp
1. Lush(Lisp Universal Shell)是一種面向對象的編程語言，面向對大規模數值和圖形應用感興趣的廣大研究員、實驗員和工程師們。它擁有機器學習的函數庫，其中包含豐富的深度學習庫。
Haskell
1. DNNGraph是Haskell用於深度神經網路模型生成的領域特定語言（DSL）。
.NET
1. Accord.NET 是完全用C#編寫的.NET機器學習框架，包括音頻和圖像處理的類庫。它是產品級的完整框架，用於計算機視覺、計算機音頻、信號處理和統計應用領域。
R
1. darch包可以用來生成多層神經網路（深度結構）。訓練的方法包括了對比散度的預訓練和眾所周知的訓練演算法（如反向傳播法或共軛梯度法）的細調。
2. deepnet實現了許多深度學習框架和神經網路演算法，包括反向傳播(BP)、受限玻爾茲曼機(RBM)、深度信念網路(DBP)、深度自編碼器(Deep autoencoder)等等。
⑨ 現代信號處理技術在通信領域中有何作用
通信與信息系統專業與信號與信息處理專業的區別
通信與信息系統專業
（一）《移動通信與無線技術》 研究數字移動通信和個人通信系統的系統模擬、多址技術、數字調制解調技術、信道動態指配技術、同步技術、多用戶檢測技術、語音壓縮技術、寬頻多媒體技術以及射頻技術。研究各種數字微波通信、移動通信和衛星通信系統以及WLAN、WMAN、ad-Roc網的組成、新技術及性能分析，並包括SDH技術和上述系統中常用的編碼、調制和解調、同步與信令方式、多址以及網路安全等技術的研究與開發。
（二）《無線數據與移動計算網路》 研究無線數據通信廣域網、無線區域網和個人區域網中的無線數字傳輸、媒質接入控制、無線資源管理、移動性管理、移動多媒體接入、無線接入Internet、移動IP、無線IP、移動計算網路等理論、協議、技術、實現以及基於移動計算網路的各種應用。本方向還研究現代移動通信中的智能技術（如智能天線、智能傳輸、智能化通信協議和智能網管系統等）。
（三）《IP和寬頻網路技術》 研究寬頻IP通信網的QoS、流量工程和合法偵聽；VoIP的組網技術、通信協議和控制技術；下一代網路的軟交換技術；SIP協議研究及應用開發；B3G核心網路技術；IP寬頻接入和城域網中的關鍵設備和技術開發；多層交換技術、IP/ATM集成技術和MPLS技術；IP網路管理模型和技術實現；移動代理及其在IP通信網中的應用。
（四）《網路與應用技術》 研究寬頻通信網的結構、介面、協議、網路模擬和設計技術；網路管理的管理模型、介面標准、網管系統的設計和開發；可編程網路的體系、軟體和系統開發。
（五）《通信和信息系統中的信息安全》 研究與通信和信息系統中的信息安全有關的理論和技術，主要包括數據加密，密鑰管理，數字簽名與身份認證，網路安全，計算機安全，安全協議，隱形技術，智能卡安全等。重點在無線通信網的信息安全，根據OSI協議，從網路各層出發，研究安全解決方案，以達到可信、可控、可用。
信號與信息處理專業
（一）《現代通信中的智能信號處理技術》 本研究方向以現代信號處理為基礎，研究提高通信與信息系統有效性和可靠性的各種智能處理技術及其在移動通信、多媒體通信、寬頻接入和IP網中的應用。目前側重於研究新一代無線通信網路中各種先進的智能信號處理技術，如通信信號盲分離、信道盲辨識與均衡、多載波調制、多用戶檢測、空-時聯合處理、信源-信道編碼，以及網路環境下的各種自適應技術等。
（二）《量子信息技術》 研究以量子態為信息載體的信息處理與傳輸技術，包括量子糾錯編碼、量子數據壓縮、量子隱形傳態、量子密碼體系等關鍵技術與理論。它對實現新一代高性能計算機和超高速、超大容量通信信息系統具有極其重要的意義。
（三）《無線通信與信號處理技術》 本研究方向研究ad hoc自組織網路、感測器網路、超寬頻（UWB）網路等新一代無線通信網路中的通信和信號處理技術，主要研究內容包括基於信號處理的多包接收和盲處理技術，基於粒子(particle)濾波的信道估計和均衡技術，基於信號處理的媒體接入控制技術，目標跟蹤與信息融合技術以及網路協議體系等。
（四）《現代語音處理與通信技術》 語音是人類進行通信交往的最方便和快捷的手段，因而在各種現代通信網路和智能信號處理應用中起著十分重要的作用。本研究方向研究語音信號的數字壓縮、識別、合成和增強技術，基於語音的智能化人機介面技術，面向IP網路的實時語音通信技術和信息隱藏技術，移動通信中的語音數字處理及傳輸技術，基於DSPs的軟體無線電通信技術，以及各種網路環境下的音頻、視頻、數據、文字多媒體處理及通信技術。
（五）《現代信息理論與通信信號處理》 在現代信息理論的基礎上，研究ATM和IP網、移動與個人通信、多媒體通信、寬頻接入網中各種信號處理技術，如低時延、低比特率、高質量語音編碼、圖像編碼，適用於第三代移動通信的糾錯編碼，高效多載波調制，各種自適應處理技術等；它們是確保實現二十一世紀通信發展的目標，提高通信有效性和可靠性的核心技術。本方向側重於這些技術的應用基礎研究。
（六）《圖像處理與多媒體通信》 研究多媒體信息，特別是圖像信息的處理、描述，應用系統和關鍵技術。包括：①圖像和視頻信號的處理及壓縮編碼演算法研究，應用系統的設計和實現；②基於IP的視頻傳輸技術和業務生成環境；③移動網及cable網上的數據與多媒體通信；④基於xDSL寬頻接入網技術；⑤圖像資料庫及影像網路技術；⑥三維圖像處理、建模、顯示和分析技術。
（七）《信息網路與多媒體技術》 在進行信息網路及多媒體技術應用基礎研究的同時，利用DSP、FPGA、CPLD等軟硬體開發平台著重研究開發各種多媒體終端，包括①多媒體信息壓縮編碼，②信道編碼（重點為糾錯編解碼），③視頻點播（VOD）與交互電視，會議電視、遠程教學/考試/醫療，④視頻驅動系統，⑤視音頻信號編碼壓縮演算法研究及ASIC設計，⑥寬頻網路的應用研究。
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