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統計和概率在數字信號處理中被用來描述信號和產生它們的過程。例如，DSP的主要用途是減少所采集數據中的干擾、噪聲和其他不需要的分量。這些可能是被測信號的固有部分，由數據采集系統的缺陷引起，或作為某些DSP操作不可避免的副產品引入。統計數據和概率允許對這些破壞性特征進行測量和分類，這是制定策略以刪除違規組件的第一步。本章介紹統計學和概率論中最重要的概念，重點介紹它們如何應用于采集到的信號。
信號是一個參數如何與另一個參數相關的描述。例如，在模擬電子學中，最常見的信號類型是隨時間變化的電壓。由于這兩個參數都可以假定一個連續的值范圍，所以我們將其稱為連續信號。相比之下，通過模數轉換器傳遞此信號會迫使兩個參數中的每一個都被量化例如，假設轉換是以每秒1000個樣本的采樣率用12位完成的。電壓被縮減到4096（212）個可能的二進制電平，時間僅以1毫秒的增量定義。以這種方式量化的參數所形成的信號被稱為離散信號或數字化信號。在大多數情況下，連續信號存在于自然界中，而離散信號存在于計算機內部（盡管這兩種情況都有例外）。當一個參數為連續的，另一個是離散的。由于這些混合信號非常少見，因此它們沒有特殊的名稱，必須明確說明這兩個參數的性質。
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