信号是随时间变化的序列，出现在许多不同的领域，包括技术（速度、加速度、温度…）、医学（心电图、脑电图、血压…）和金融（股票价格、商品价格、汇率…）。信号处理包括转换和过滤信号，以提高质量和提取信息，以及检测事件。 Wolfram语言具有强大的信号处理能力，包括数字和模拟滤波器设计、滤波以及使用可应用于任何数据的最先进代数和数值方法进行信号分析。
导入 —从标准格式导入数据
设备读取 ▪ 二进制读取列表 ▪ “CSV” ▪ “预计违约频率” ▪ “MP3” ▪ ...
傅里叶 —计算信号的离散傅里叶变换
短时傅里叶 ▪ Laplace变换 ▪ 离散小波变换 ▪ ...
光谱图 —信号的时频分析
周期图 ▪ 直方图 ▪ FindPeaks公司 ▪ ...
列表卷积 —用核卷积信号
低通滤波器 ▪ MeanFilter公司 ▪ 定期筛选器 ▪ ...
LeastSquaresFilterKernel ▪ 巴特沃斯过滤器模型 ▪ ToDiscreteTimeModel（离散时间模型） ▪ ...
部署和导出
微控制器嵌入代码 —为微控制器生成、编译和部署代码
“FMU”,“任务单”,... —导出过滤器和模型
“CSV”,“MP3”,... —输出信号
音频PitchShift —改变音频信号的音调
音频混响 ▪ 音频本地测量 ▪ 音频间隔 ▪ ...
移动地图 —将函数应用于移动重叠窗口
时间序列重采样 ▪ TimeSeries聚合 ▪ 差异 ▪ ...
分类 —对一组信号进行分类
查找群集 ▪ 功能空间图 ▪ NetModel（网络模型） ▪ NetTrain公司 ▪ ...
音频识别 ▪ 语音识别 ▪ PitchRecognize（俯仰识别） ▪ ...
