在我們的周圍存在著為數眾多的"信號"。如：從茫茫宇宙中的天體發出的微弱電波信號，移動電話發出的數字信號等，這些都屬于我們直接感覺不到的信號，還有諸如交通噪音、人們說話聲以及電視圖象等人們能感覺到的各種各樣的信號。這些眾多的信號中，有的是含有有用信息的信號，有的只是應當除掉的噪音。所謂"信號處理"，就是要把記錄在某種媒體上的信號進行處理，以便抽取出有用信息的過程，它是對信號進行提取、變換、分析、綜合等處理過程的統稱。

信號處理的目的是：削弱信號中的多余內容；濾出混雜的噪聲和干擾；或者將信號變換成容易處理、傳輸、分析與識別的形式，以便后續的其它處理。

下面的示意圖說明了信號處理的概念。

人們最早處理的信號局限于模擬信號，所使用的處理方法也是模擬信號處理方法。在用模擬加工方法進行處理時，對"信號處理"技術沒有太深刻的認識。這是因為在過去，信號處理和信息抽取是一個整體，所以從物理制約角度看，滿足信息抽取的模擬處理受到了很大的限制。

隨著數字計算機的飛速發展，信號處理的理論和方法也得以發展。在我們的面前出現了不受物理制約的純數學的加工，即算法，并確立了信號處理的領域。現在，對于信號的處理，人們通常是先把模擬信號變成數字信號，然后利用高效的數字信號處理器(DSP: Digital Signal Processor)或計算機對其進行數字信號處理。

那么，如何進行數字信號處理呢？

一般地講，數字信號處理涉及三個步驟：

(一) 模數轉換(A/D轉換)：把模擬信號變成數字信號，是一個對自變量和幅值同時進行離散化的過程，基本的理論保證是采樣定理。

(二) 數字信號處理(DSP)：包括變換域分析(如頻域變換)、數字濾波、識別、合成等。

(三) 數模轉換(D/A轉換)：把經過處理的數字信號還原為模擬信號。通常，這一步并不是必須的。

作為DSP的成功例子有很多，如醫用CT斷層成像掃描儀的發明。它是利用生物體的各個部位對X射線吸收率不同的現象，并利用各個方向掃描的投影數據再構造出檢測體剖面圖的儀器。這種儀器中FFT(快速傅里葉變換)起到了快速計算的作用。以后相繼研制出的還有：采用正電子的CT機和基于核磁共振的CT機等儀器，它們為醫學領域作出了很大的貢獻。