① 信号处理算法工程师通常用什么软件环境
可以按手中的解决问题的工具来分：
如果一个人解决问题的工具都来自NLP和ML的一些经典算法，业界最新发表的论文，那么肯定算是算法工程师。
如果一个人解决问题的工具来自项目遗留的庞大的code base，N种系统架构方案，各种的可选第三方库，自己写的各种Demo中的经验，各种解决代码复杂性的经验论和方法论，以及各种可更换的存储介质(比如硬盘-》内存/SSD等)，各种从单核到多核和向量处理器，那么他通常是工程师或系统架构师。
就对算法和系统了解而言，虽然各有侧重。但全面掌握更有助于在工作中解决问题。我举两个例子：
在做cache系统时，使用前缀树找到最小前缀可以显着压缩cache key的长度, 使用数据挖掘中的Apriori算法可优化分布式cache数据访问的本地性；
2. 有个故事，是说某算法课上老师让大伙优化一个算法，结果有个家伙把算法改写后跑在了PS3的Cell处理器上……，从复杂性估计上他没有把算法改进多少，但是从运行时间来说却远短于其他童鞋。金鹏信息
② 雷达信号处理算法有哪些
你都不说你的作用 算法多了去了。后面识别的 提取特征的 都可以叫做信号处理
③ 数值计算方法。数学建模。信号处理基础哪个难
数学建模最简单，大多还是用到插值和拟合，只要弄明白最小二乘法，几乎没有更难的内容了
其次是数值计算方法，很多方法都是建立在梯度下降法上的，除了计算量大，其实也没什么难的
最后是信号处理基础，傅里叶变换，拉普拉斯变换是基础，难度比前两个要大些
④ 数字信号处理原理
可以。
通信原理和数字信号处理都属专业基础课。
相比而言，数字信号处理更为基础，学过数字信号处理对于理解通信原理有些许好处。
数字信号处理的基础理论要求主要是信号与系统
通信原理的基础理论要求主要是信息论
⑤ 数字信号处理 原理算法与应用 怎么读
·覆盖离散傅立叶变换（DFT）和快速傅立叶变换（FFT）算法，并对其进行了更加合理清晰的重组——介绍DFT，并在阐明傅立叶分析后描述其快速计算
·描述模拟信号模数转换中涉及的运算和技术
·在时域研究线性时不变离散时间系统和离散时间信号的特性
·考虑双边z变换和单边z变换，并描述了求z反变换的方法
·在频域分析信号与系统，给出连续时间信号与离散时间信号的傅立叶级数与傅立叶变换
·实现无限冲激响应（IIR）与有限冲激响应（FIR）系统的结构形式，包括直接型、级联型、并联型、格型和格梯型
·采样频率转换基础与多采样率转换系统
·功率谱估计的详细测试，并讨论了非参数方法、基于模型的方法和基于特征分解的方法，包括MUSIC算法和ESPRIT算法
·全书囊括了许多实例，并提供大约500个可解决的问题
本书既适合作为本科生学习离散系统和数字信号处理课程的教材，又适合研究生一年级学习数字信号处理课程时作为教材使用。
⑥ 经典的数字信号处理的算法主要包括哪些内容
经典数字信号处理的内容，包括离散时间信号与离散时间系统的基本概念、Z变换及离散时间系统分析、离散傅里叶变换、傅里叶变换的快速算法、离散时间系统的相位与结构、数字滤波器设计（IIR、FIR及特殊形式的滤波器）、信号的正交变换（正交变换的定义与性质、K-L变换、DCT及其在图像压缩中的应用）、信号处理中若干典型算法（如抽取与插值、子带分解、调制与解调、反卷积、SVD、独立分量分析及同态滤波）、数字信号处理中的有限字长问题及数字信号处理的硬件实现等；下篇是统计数字信号处理的内容，包括平稳随机信号的基本概念、经典功率谱估计、参数模型功率谱估计、维纳滤波器及自适应滤波器等。
⑦ 如何用C语言实现数字信号处理算法
下面的资料可看一下
C语言实现数字信号处理算法
http://wenku..com/view/eb6e24c52cc58bd63186bd02.html
数字信号处理C语言程序集》
scilab，octave是C语言实现的开源的类matlab软件，里面有许多c语言实现的数字信号处理的算法，可以研究一下。