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统计和概率在数字信号处理中被用来描述信号和产生它们的过程。例如，DSP的主要用途是减少所采集数据中的干扰、噪声和其他不需要的分量。这些可能是被测信号的固有部分，由数据采集系统的缺陷引起，或作为某些DSP操作不可避免的副产品引入。统计数据和概率允许对这些破坏性特征进行测量和分类，这是制定策略以删除违规组件的第一步。本章介绍统计学和概率论中最重要的概念，重点介绍它们如何应用于采集到的信号。
信号是一个参数如何与另一个参数相关的描述。例如，在模拟电子学中，最常见的信号类型是随时间变化的电压。由于这两个参数都可以假定一个连续的值范围，所以我们将其称为连续信号。相比之下，通过模数转换器传递此信号会迫使两个参数中的每一个都被量化例如，假设转换是以每秒1000个样本的采样率用12位完成的。电压被缩减到4096（212）个可能的二进制电平，时间仅以1毫秒的增量定义。以这种方式量化的参数所形成的信号被称为离散信号或数字化信号。在大多数情况下，连续信号存在于自然界中，而离散信号存在于计算机内部（尽管这两种情况都有例外）。当一个参数为连续的，另一个是离散的。由于这些混合信号非常少见，因此它们没有特殊的名称，必须明确说明这两个参数的性质。
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