統(tǒng)計(jì)和概率在數(shù)字信號(hào)處理中被用來(lái)描述信號(hào)和產(chǎn)生它們的過(guò)程。例如，DSP的主要用途是減少所采集數(shù)據(jù)中的干擾、噪聲和其他不需要的分量。這些可能是被測(cè)信號(hào)的固有部分，由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的缺陷引起，或作為某些DSP操作不可避免的副產(chǎn)品引入。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和概率允許對(duì)這些破壞性特征進(jìn)行測(cè)量和分類，這是制定策略以刪除違規(guī)組件的第一步。本章介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論中最重要的概念，重點(diǎn)介紹它們?nèi)绾螒?yīng)用于采集到的信號(hào)。

　　信號(hào)是一個(gè)參數(shù)如何與另一個(gè)參數(shù)相關(guān)的描述。例如，在模擬電子學(xué)中，最常見(jiàn)的信號(hào)類型是隨時(shí)間變化的電壓。由于這兩個(gè)參數(shù)都可以假定一個(gè)連續(xù)的值范圍，所以我們將其稱為連續(xù)信號(hào)。相比之下，通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換器傳遞此信號(hào)會(huì)迫使兩個(gè)參數(shù)中的每一個(gè)都被量化例如，假設(shè)轉(zhuǎn)換是以每秒1000個(gè)樣本的采樣率用12位完成的。電壓被縮減到4096（212）個(gè)可能的二進(jìn)制電平，時(shí)間僅以1毫秒的增量定義。以這種方式量化的參數(shù)所形成的信號(hào)被稱為離散信號(hào)或數(shù)字化信號(hào)。在大多數(shù)情況下，連續(xù)信號(hào)存在于自然界中，而離散信號(hào)存在于計(jì)算機(jī)內(nèi)部（盡管這兩種情況都有例外）。當(dāng)一個(gè)參數(shù)為連續(xù)的，另一個(gè)是離散的。由于這些混合信號(hào)非常少見(jiàn)，因此它們沒(méi)有特殊的名稱，必須明確說(shuō)明這兩個(gè)參數(shù)的性質(zhì)。