重要信息
官網：www.icspcs.org? ? ? （詳情見官網）
時間：2025年8月15-17日
地點：西安
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主題
| 信號處理與智能計算 | 計算科學與人工智能 | 網絡與多媒體技術 |
| 數字信號處理 雷達信號處理 通信信號處理 臨時和傳感器網絡 模擬和混合信號處理 陣列信號處理 音頻和電聲 音頻語音處理和編碼 生物成像和信號處理 生物信號處理與理解 光通訊 信號處理的機器學習 多媒體信號處理 自然語言處理 非線性信號處理 并行和分布式處理 安全信號處理 信號處理理論與方法 統計信號處理 時頻時標分析 視頻壓縮和流 水印和信息隱藏 量子信號處理 邊緣智能信號處理 醫學影像分析 6G通信信號處理 | 信高性能計算與算法 量子計算 分布式和并行系統 模型擬合與數據分析 機器學習 計算機視覺 模式識別 認知計算 大語言模型 聯邦學習 異構計算 可解釋人工智能 Transformer架構 多模態學習 小樣本學習 邊緣AI計算 FPGA加速設計 移動端模型優化 Serverless計算 | 通信和寬帶網絡 密碼學與網絡安全 云計算 計算機圖形學 虛擬現實 數字孿生 圖形可視化 神經渲染 科學可視化 物聯網技術 元宇宙應用 太赫茲通信 智能反射面網絡 后量子密碼 云原生架構 多傳感器融合 AI內容鑒別 綠色計算技術 智能感知系統 |
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信號處理與計算機科學
Signal Processing and Computer Science
一、概念簡述
🎧 信號處理（Signal Processing）
信號處理是研究對各種信號（如聲音、圖像、生理電信號、雷達波、傳感器數據等）進行采集、分析、變換、壓縮、增強與識別的方法與技術。
按領域可分為：
-
一維信號處理：語音、音頻、生理信號等
-
二維/多維信號處理：圖像、視頻、三維點云等
-
時頻域分析：傅里葉變換、短時傅里葉、小波分析、Hilbert-Huang 等
💻 計算機科學（Computer Science）
計算機科學關注如何通過算法、編程、硬件和系統架構來實現信息的處理與自動化。包括人工智能、圖形學、計算機視覺、機器學習、網絡、軟件工程、嵌入式系統等眾多領域。
二、二者融合的關鍵方向
| 融合方向 | 應用內容 |
|---|---|
| 🎤 語音與音頻處理 | 語音識別、合成、降噪、聲紋識別 |
| 🧠 生物信號分析 | 腦電EEG、心電ECG、肌電EMG等信號的特征提取與識別 |
| 📷 圖像與視頻處理 | 圖像增強、去噪、目標檢測、視頻壓縮與恢復 |
| 📡 通信信號處理 | 載波調制/解調、信道估計、錯誤控制編碼 |
| 🧠 AI信號智能理解 | 基于深度學習的語義建模、注意力機制 |
| 🔍 多模態數據融合 | 圖像+語音+文本等多源異構信號的協同處理 |
三、關鍵技術與算法
? 常見信號處理算法
| 算法類型 | 示例 |
|---|---|
| 時域/頻域變換 | 傅里葉變換、短時傅里葉、小波變換、Z變換 |
| 濾波 | FIR/IIR 濾波器、自適應濾波、卡爾曼濾波 |
| 壓縮編碼 | JPEG、MP3、MPEG-4、H.264 |
| 估計與識別 | 特征提取、模板匹配、譜估計、峰值檢測 |
? 與計算機科學融合的深度技術
| 技術領域 | 融合點 |
|---|---|
| 深度學習 | CNN 用于圖像處理，RNN/LSTM 用于序列信號分析 |
| 計算機視覺 | 視頻信號中目標檢測、人臉識別、行為分析 |
| 人工智能 | 用機器學習識別模式、異常信號、自動決策 |
| 邊緣計算 | 低功耗設備上的實時信號處理（如可穿戴設備） |
| 信號增強與重建 | 超分辨率重建、圖像盲去噪、語音復原 |
四、典型應用場景
| 應用領域 | 信號處理角色 |
|---|---|
| 醫療健康 | ECG/EEG分析、智能診斷、遠程監護 |
| 工業檢測 | 聲學/光學信號缺陷檢測、傳感器融合 |
| 智慧交通 | 視頻流車輛檢測、雷達/激光測距信號處理 |
| 智能家居 | 語音控制、環境聲檢測 |
| 安防監控 | 視頻增強、人臉/動作識別 |
| 通信系統 | 數據調制、信道編碼與解碼、頻譜感知 |
| 人機交互 | 語音交互、眼動追蹤、生理反饋響應 |
五、研究與項目選題建議
| 方向 | 示例選題 |
|---|---|
| 🎙? 智能語音處理 | 基于深度神經網絡的語音去噪與識別系統設計 |
| 📷 圖像增強與復原 | 基于卷積神經網絡的夜間低光圖像增強方法研究 |
| 🧠 生理信號識別 | 可穿戴設備中的ECG信號異常檢測系統設計 |
| 🛰? 雷達信號分析 | 基于機器學習的無人機雷達信號識別算法研究 |
| 🎧 多模態分析 | 基于音頻與圖像的情感識別系統實現 |
| 📡 無線信道優化 | 面向5G通信的實時信號處理與誤碼控制 |
六、發展趨勢與挑戰
📈 發展趨勢
-
信號處理與深度學習的深度融合（如端到端語音識別）
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多模態感知與跨模態對齊技術快速發展（圖文聲聯合建模）
-
高效信號處理算法在邊緣設備部署（低功耗推理）
-
醫療、生物工程等領域對“實時智能分析”的需求迅速增長
?? 面臨挑戰
-
原始信號的質量不穩定、噪聲復雜
-
訓練數據稀缺或不具備標注
-
實時性與計算資源之間的矛盾
-
可解釋性、安全性與隱私保護問題
七、小結
信號處理提供“數據理解”的基礎能力，計算機科學提供“智能分析與實現”的全棧支持。
兩者結合，正催生以智能感知、實時決策、自動識別為核心的新一代計算系統，為 AIoT、智慧醫療、無人系統、可穿戴計算、智慧城市等提供強大支撐。
