岗位职责：
1、信号处理算法设计与仿真

根据项目需求和技术指标，设计适用于特定场景的信号处理算法，涵盖信号的采集、预处理、特征提取、分析与识别等环节。运用 Matlab、Python 等工具搭建算法仿真模型，对设计的算法进行仿真验证。通过输入模拟信号或实测数据，分析算法的性能指标（如信噪比、分辨率、准确率等），根据仿真结果优化算法参数和结构，确保算法满足项目需求。研究信号处理领域的前沿技术与经典算法，结合项目实际需求进行改进与创新。

2、信号处理软件开发与实现

基于仿真验证通过的算法，使用 C/C 等编程语言进行软件开发，将算法转化为可在实际系统中运行的高效代码。针对不同的硬件平台（如 PC、嵌入式设备、DSP等），将仿真验证通过的信号处理算法进行移植，在移植过程中，需考虑硬件平台的架构特点和资源限制，进行算法的裁剪与优化，确保算法在硬件上能够高效、稳定运行。开发信号处理相关的工具函数和库，提高团队的开发效率。

3、技术文档撰写与知识沉淀
撰写详细的技术文档，包括算法设计文档、软件开发文档、测试报告、用户手册等。整理项目开发过程中积累的技术经验、算法模型、代码库等资源，建立知识库，实现知识的沉淀与共享。
岗位要求：
1、声学相关知识
计算机科学与技术、电子工程、通信工程、模式识别、信号与信息处理、应用数学等相关专业优先。熟悉声场的基本概念，包括自由声场、扩散声场、近场与远场的定义及特征，掌握声场中声压级的计算方法与叠加原理。了解声学环境中的噪声来源与分类，如稳态噪声、瞬态噪声、脉冲噪声的特性差异，以及环境噪声对声学信号采集与处理的影响机制。
2、信号处理相关知识
精通信号与系统基础理论，包括信号的时域与频域分析、傅里叶变换（连续 / 离散）、拉普拉斯变换、Z 变换的数学原理及物理意义。
掌握经典信号处理技术，如滤波理论（低通、高通、带通滤波）、自适应滤波算法、小波变换的时频分析特性及在信号去噪、特征提取中的应用。
3、算法设计与仿真工具
熟练使用 Matlab 进行信号处理算法设计与仿真，能运用 Signal Processing Toolbox、Wavelet Toolbox 等工具箱完成滤波、变换、频谱分析等操作，生成仿真报告与可视化结果。掌握 Python 信号处理库的使用，如 SciPy（信号滤波、傅里叶变换）、Librosa（音频特征提取）、NumPy（数值计算），能独立搭建算法原型并验证效果。
4、编程与开发能力
精通 C/C 语言，具备高性能代码编写能力，能将算法转化为可在嵌入式、实时系统中运行的高效代码，熟悉内存管理、多线程编程等优化技巧。掌握硬件调试工具的使用，如示波器、逻辑分析仪、DSP 仿真器等，能定位信号处理过程中的硬件故障或性能瓶颈，协同硬件工程师解决问题。
备注：本岗位为集团下属兄弟单位代替招聘，是瑞利超声公司！！！
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