信号处理硕士专业学什么？
首先，明确一点，信号处理是一个范围非常广的应用型学科，其涉及到的内容多到难以想象。我所能给出的答案只能基于我自己所学的内容，以及我对于其他同学课程的观察来写。 信号处理硕士的课程设置一般包含有信号与系统（必修）、随机过程（必修）、数字信号处理（必修）、图像处理（选修）、语音处理（选修）等课程。其中信号与系统、随机过程和数字信号处理都是核心课程。
其次，说一下这些课程都学些什么，以信号与系统为例 这门课主要研究信号与系统的性质和作用，包括经典信号和系统理论如平稳随机信号、线性移不变系统、 z变换、傅里叶变换等内容，以及一些现代的信号处理方法如滤波器组、自适应滤波、估计与检测等内容。
最后，说一说各个学校开设的课程内容差异会不会很大。就我个人经历来讲，虽然不同学校开设的课程名称相同，但是授课老师所讲授的内容存在较大差异，而且即使是同一个学校的老师所讲的内容也并不会完全一样，因为不同老师的研究方向不同会导致他们讲授的内容侧重有所区别。这对于学生来说也是一个好事，能够学到不同的观点。
同时，我想强调的是，信号处理的本科课程由于涉及内容较为深奥且难度较大，如果不得不到的话容易让学生产生挫败感。所以如果有同学打算报考这个专业，建议先提前了解一下所报考的专业是否有你感兴趣的研究方向，以免失望。 以上为本人根据过往经验所得出的分析，仅供参考。
信号处理硕士专业主要学习以下方面的内容：
1. 数字信号处理：数字信号处理是信号处理硕士专业的基础，学习如何使用数字方法对信号进行采集、处理和分析。这包括了滤波器设计、时频分析、信号预测、去噪、压缩等方面的技术。
2. 信号分析与处理：学习对信号进行建模、分析和方法设计，包括傅里叶分析、拉普拉斯分析、小波分析等。
3. 通信系统：研究无线和有线通信系统的设计、优化和维护，包括调制解调、编码解码、多址技术、光纤通信等。
4. 信号处理在生物学和医学中的应用：学习如何运用信号处理技术解决生物学和医学方面的问题，如生物信号分析、医学图像处理、功能障碍恢复等。
5. 自适应和神经网络：研究自适应信号处理方法和基于神经网络的信号处理技术，如自适应滤波器、模糊逻辑、遗传算法等。
6. 信号处理的矩阵方法：学习使用线性代数、凸优化和计算几何等矩阵方法解决信号处理问题。
7. 高级信号处理技术：研究一些更高级的信号处理技术，如多尺度信号处理、随机信号处理、相位解调和波形分析等。
8. 机器学习与深度学习：学习将机器学习和深度学习的概念和方法应用于信号处理，以提高信号处理的性能和效率。
9. 数学基础：硕士专业还要求掌握一定的数学基础，包括线性代数、概率论、数理统计、最优化理论等。
10. 实验与实训：专业课的学习过程中，还需要进行实验和实训来巩固所学知识，提高实践能力。
