《数字信号处理》是信息处理领域的一门核心课程，它主要涵盖了时域离散信号和时域离散系统的理论与方法。这门课程旨在教授如何使用计算机系统对信号进行有效的处理，包括基本原理、数学描述以及一系列处理技术，为后续学习计算机科学和技术领域的其他分支奠定了坚实的基础。
数字信号处理（DSP）的核心是处理离散化的信号，即数字序列。实际的信号往往以模拟信号的形式存在，通过采样、量化和编码等步骤将其转化为数字信号后，才能进行数字处理。信号处理的主要目标是分析、变换、综合、估值和识别信号，以便高效传递、可靠交换和充分利用信息。
信号可以分为两大类：模拟信号和数字信号。模拟信号在时间和幅度上都是连续变化的，而数字信号则在这两个维度上都是离散的。离散信号，也称为取样信号，只在特定时间点上有值，而数字信号则是对这些取样值进行了数字化表示。
数字信号处理与模拟信号处理的主要区别在于处理方式。数字处理依赖于数值计算，通常在计算机软件中实现，而模拟处理则借助于电子元器件如晶体管等。现代技术倾向于使用专用的数字信号处理器（DSP），它们拥有内置的乘法器、累加器，优化的结构和指令集，以实现高速、高精度的信号处理。
数字信号处理具有显著的优势，包括：
1. 灵活性：系统参数可调，可适应不同的性能需求，并能实现分时复用。
2. 高精度：数字运算不受环境影响，精度远超模拟系统，可达到更高的位数。
3. 易于集成：数字组件标准化，便于大规模集成，提升系统可靠性。
4. 可存储性：数字信号可以存储并进行运算，从而实现更高级别的系统功能。
学习数字信号处理的关键在于结合数学方法和物理意义，理解和掌握离散问题的分析技巧，以及时域和频域分析之间的关系。课程的教学内容包括授课、作业、实验和考核，要求学生不仅理解基本概念，还要能够运用所学进行实际操作和问题解决。
通过本课程的学习，学生将能够熟练运用Z变换、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）等工具，设计IIR和FIR数字滤波器，并了解数字信号处理在各种应用中的作用，如计算机多媒体、控制技术、网络通信和信息分析等领域。掌握这些技能对于成为信息处理领域的专业人士至关重要。
