信号与信息处理信息技术公司信号处理工程师实习报告

信号与信息处理信息技术公司信号处理工程师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家信息技术公司担任信号处理工程师实习生。核心工作成果包括：基于深度学习算法优化频谱资源分配模型，使系统容量提升15%；设计并实现了一种自适应噪声抑制算法，在信噪比3dB条件下将语音识别准确率提高8%。专业技能应用方面，熟练运用Python和MATLAB进行数据处理，通过傅里叶变换和短时傅里叶变换分析信号频谱特性，并采用交叉验证方法评估模型性能。提炼出的可复用方法论包括：将传统信号处理技术与机器学习模型结合，构建混合算法框架，显著降低复杂度并提升效率。二、实习内容及过程2023年7月1日到8月31日，我在一家信息技术公司做信号处理工程师实习生。公司主要搞通信系统优化，研究各种信号算法。我的实习目的就是学学怎么把学校学的理论用到实际项目里，看看信号处理在工业界的具体操作流程。公司里有个项目是优化5G网络的频谱效率。我跟着师傅做了个自适应噪声抑制算法。刚开始挺懵的，因为现场信号环境复杂，传统方法效果不好。8月10号左右，我试着用深度学习中的LSTM模型，结合短时傅里叶变换，把时频域特征喂给网络。调了快两周，模型收敛速度慢，loss掉不下来。后来师傅教我用早停法，还加了个批量归一化层，这才把识别率从92%提到97%。信噪比在3dB到10dB之间测试，提升都挺明显。期间还参与了雷达信号处理项目。用MATLAB做了点信道模拟，学到了怎么在仿真里设置多径效应。不过公司培训机制有点水，很多工具都没系统教，都是自己摸着来。比如初学Python时，调试信号处理包花了两天，感觉挺浪费时间的。困难主要是算法落地难，理论到代码中间差了太多步。我硬是看了不少论文，把卷积神经网络和信号处理的结合点摸明白了。最后成果就是那套噪声抑制算法，客户测试时说比他们以前用的方案省了15%的算力。这段经历让我觉得，学信号处理不光要懂理论，还得会搭环境、调参数，这点学校真没怎么教。职业规划上，我可能得往算法工程师方向走，毕竟手把手写代码才是真本事。公司管理上，建议多搞点新人培训，比如把常用库整理成手册，能省不少摸索时间。岗位匹配度还行，但感觉可以给我接触更多前沿项目的机会。三、总结与体会这8周，从7月1号到8月31号，在公司的经历真挺关键的。实习最大的价值就是让我把学过的信号处理知识用上了。比如那个自适应噪声抑制算法，我一开始调模型差点没崩溃，信噪比3dB的时候效果就很一般，后来用早停法和批量归一化才把识别率从92%提到97%，那一刻感觉理论和实践真的能连起来。这让我明白，学东西不能光看论文，得会动手实现，调试过程虽然痛苦，但收获特别大。对我职业规划的影响挺直接的。以前想当研究员，现在觉得算法工程师更实在。因为这次我发现，光会推导公式不够，还得懂怎么把算法塞进服务器里跑，怎么优化让它不占太多资源。所以接下来打算补补Python深度学习库的课，看看能不能考个相关证书，比如那个深度学习工程师认证。行业趋势上，我感觉现在通信领域越来越依赖AI来搞信号处理了。像5G那些高频段通信，信道复杂得离谱，传统方法根本扛不住，必须靠机器学习自动优化。这让我觉得，以后学东西得跟上这波AI+信号处理的风。心态转变也挺明显的。以前做实验失败了就心态爆炸，现在能冷静分析了。比如8月15号那个项目延期，我本来挺生气的，后来想通了一是沟通没到位，二是自己技术确实有短板，这才开始恶补那套噪声抑制算法的底层原理。责任感也增强了，毕竟那项目是客户订单，弄不好他们要赔钱。这种压力其实挺锻炼人的。总归是，这次实习让我从一个学生彻底变成准职场人了，虽然还菜，但至少知道往哪儿努力了。四、致谢在公司这8周，特别谢谢我的导师，带我熟悉项目流程，那些关于信号处理算法落地的小细节，都是他一点点教我的。同事们也帮了不少忙，尤其是那个做仿真平台的，教我怎么用MATLAB搭环境，省了我不少事儿。学校指导老师