Цифрова́я обрабо́тка сигна́лов — способы обработки сигналов на основе численных методов с использованием цифровой вычислительной техники.
Преобразование Фурье́ — операция, сопоставляющая одной функции вещественной переменной другую функцию вещественной переменной. Эта новая функция описывает коэффициенты («амплитуды») при разложении исходной функции на элементарные составляющие — гармонические колебания с разными частотами.
В численном и функциональном анализе дискретные вейвлет-преобразования (ДВП) относятся к вейвлет-преобразованиям, в которых вейвлеты представлены дискретными сигналами (выборками).
Спектрогра́мма (соногра́мма) — изображение, показывающее зависимость спектральной плотности мощности сигнала от времени. Спектрограммы применяются для идентификации речи, анализа звуков животных, в различных областях музыки, радио- и гидролокации, обработке речи, сейсмологии и в других областях.
Автокорреляционная функция (АКФ) — зависимость взаимосвязи между функцией (сигналом) и её сдвинутой по аргументу функции копией от величины сдвига.
Преобразова́ние Лапла́са (ℒ) — интегральное преобразование, связывающее функцию 
комплексного переменного (изображение) с функцией 
вещественного переменного (оригинал). С его помощью исследуются свойства динамических систем и решаются дифференциальные и интегральные уравнения.
Импульсная переходная функция — выходной сигнал динамической системы как реакция на входной сигнал в виде дельта-функции Дирака. В цифровых системах входной сигнал представляет собой простой импульс минимальной ширины и максимальной амплитуды. В применении к фильтрации сигнала называется также ядром фильтра. Находит широкое применение в теории управления, обработке сигналов и изображений, теории связи и других областях инженерного дела.
Цифровой фильтр — в электронике любой фильтр, обрабатывающий цифровой сигнал с целью выделения и/или подавления определённых частот этого сигнала. В отличие от цифрового, аналоговый фильтр имеет дело с аналоговым сигналом, его свойства недискретны, соответственно передаточная функция зависит от внутренних свойств составляющих его элементов.
Фильтр Габора — линейный электронный фильтр, импульсная переходная характеристика которого определяется в виде гармонической функции, помноженной на гауссиан. При цифровой обработке изображений этот фильтр применяется для распознавания границ объектов.
Де́льта-модуля́ция (ДМ) — способ преобразования аналогового сигнала в цифровую форму.
Передискретиза́ция в обработке сигналов — изменение частоты дискретизации дискретного сигнала. Алгоритмы передискретизации широко применяются при обработке звуковых сигналов, радиосигналов и изображений.
Синтезатор частот — устройство для генерации периодических сигналов с определёнными частотами с помощью линейных повторений на основе одного или нескольких опорных генераторов. Синтезаторы частот служат источниками стабильных колебаний в радиоприёмниках, радиопередатчиках, частотомерах, испытательных генераторах сигналов и других устройствах, в которых требуется настройка на разные частоты в широком диапазоне и высокая стабильность выбранной частоты. Стабильность обычно достигается применением фазовой автоподстройки частоты или прямого цифрового синтеза (DDS) с использованием опорного генератора с кварцевой стабилизацией. Синтез частот обеспечивает намного более высокую точность и стабильность, чем традиционные электронные генераторы с перестройкой изменением индуктивности или ёмкости, очень широкий диапазон перестройки без каких-либо коммутаций и практически мгновенное переключение на любую заданную частоту.
Схема лифтинга — это технология как для проектирования вейвлетов, так и для проведения дискретных вейвлет-преобразований. На самом деле требуется объединить эти шаги и проектировать вейвлеты параллельно с проведением вейвлет-преобразования. Это называется преобразованием вейвлет второго поколения. Эту технологию впервые предложил Вим Свелденс. При дискретном вейвлет-преобразовании к одному сигналу применяются несколько фильтров. В схеме лифтинга же сигнал разделяется как застежка-молния. После этого по сигналу производится серия операций свертки с накоплением.
Временная область — анализ математических функций, физических сигналов или временных рядов в экономике или статистике охраны окружающей среды относительно времени. Во временной области значения сигнала или функции известное для всех действительных чисел в случае непрерывного времени, или в разные отдельные моменты в случае дискретного времени. Инструментом, который обычно используется для визуализации реальных сигналов во временной области, является осциллограф. График временной области показывает, как сигнал изменяется во времени, тогда как график частотной области показывает, насколько много сигнала лежит в пределах каждой заданной частотной полосы в диапазоне частот.
Морфинг — звуковой эффект, заключающийся в наложении характеристик одного звука на другой. В качестве характеристик могут выступать огибающая, спектр или временная структура сигнала. Часто говорят о тембральном морфинге — процессе комбинирования двух или более звуков различного тембра для получения нового звука, тембр которого включает в себя отдельные характеристики обоих звуков.
Свёрточная нейронная сеть — специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном в 1988 году и нацеленная на эффективное распознавание образов, входит в состав технологий глубокого обучения. Использует некоторые особенности зрительной коры, в которой были открыты так называемые простые клетки, реагирующие на прямые линии под разными углами, и сложные клетки, реакция которых связана с активацией определённого набора простых клеток. Таким образом, идея свёрточных нейронных сетей заключается в чередовании свёрточных слоёв и субдискретизирующих слоёв. Структура сети — однонаправленная, принципиально многослойная. Для обучения используются стандартные методы, чаще всего метод обратного распространения ошибки. Функция активации нейронов — любая, по выбору исследователя.
Слепая деконволюция — метод восстановления изображения без априорной информации о функции размытия точки оптической системы, которая вносит в регистрируемый полезный сигнал шум, искажения и т. п.
Анализ независимых компонент, называемый также Метод независимых компонент (МНК) — это вычислительный метод в обработке сигналов для разделения многомерного сигнала на аддитивные подкомпоненты. Этот метод применяется при предположении, что подкомпоненты являются негауссовыми сигналами и что они статистически независимы друг от друга. АНК является специальным случаем слепого разделения сигнала. Типичным примером приложения является задача вечеринки с коктейлем — когда люди на шумной вечеринке выделяют голос собеседника, несмотря на громкую музыку и шум людей в помещении: мозг способен фильтровать звуки и сосредотачиваться на одном источнике в реальном времени.
