随着计算机和信息技术的不断发展，信号处理、模式识别和人工智能成为机械工程、仪器科学、医工交叉等领域的重要工具。本书不仅涵盖了信号与信息处理的基础知识和最新进展，也介绍人工智能技术在信号与信息处理中的应用和发展。同时，提供算法编制方法以及典型应用的数据处理案例。全书共分为13章，在介绍信号处理方法基本理论之上，聚焦目前工程与应用中典型应用的特征提取、模式分类和人工智能方法，如典型相关分析、形态学滤波器、倒频谱与循环谱分析、短时傅里叶变换和Wigner分布等特征分析方法；流形学习、支持向量机等模式分类方法和人工神经网络、深度学习、进化计算等人工智能方法。同时，书中每章都包含了信号与信息处理的智能方法的基本原理、算法介绍、编程实现、应用案例和思考题，为进行交互式教学提供思路与方法及教学流程，以便学生能够从理论知识和应用实践监督理解和掌握智能信息处理方法，以解决信号与信息处理中的各种问题和挑战。

本书适合作为高等院校机械工程、仪器科学与技术、医工交叉等领域的的研究生教材，支持研究生交互式教学，也适合从事检测、分析与诊断技术的工程技术人员作为自学或培训参考教材。