用途：面向数字信号处理（DSP）任务，在用户提及FFT、DFT、功率谱密度、FIR/IIR滤波器、Butterworth、Chebyshev、STFT、小波、频谱图、降噪、SNR、噪声底、采样、奈奎斯特定理、混叠、ADC/DAC、调制（AM/FM/QAM）、解调、基带、卷积、相关或匹配滤波时激活。
主要能力与流程：1）信号表征：判断连续/离散、确定/随机、平稳/非平稳，确定采样率、时长与位深，检查fs>2*fmax；2）预处理：去直流、加窗（Hann、Hamming、Blackman）以减少频谱泄漏、处理缺失值和异常值、按需归一化；3）频谱分析：用FFT与补零提升频率分辨率，以Welch法或周期图估计功率谱密度，识别主频与谐波；4）滤波：按通带/阻带、纹波、衰减设计FIR（线性相位、高阶，Parks-McClellan）或IIR（低阶、非线性相位，双线性变换）；5）时频分析：对非平稳信号计算STFT频谱图，做小波变换（CWT分析、DWT分解/压缩），按需选母小波（Morlet偏频率、Daubechies偏瞬态）；6）降噪：估计噪声特性，采用谱减法、维纳滤波、小波阈值（软/硬）或自适应滤波（LMS、RLS）；7）验证：检查频率/相位响应与群延迟，排查振铃和吉布斯现象，量化处理前后SNR提升。
工具：SciPy signal、MATLAB Signal Processing Toolbox、GNU Radio、Librosa、PyWavelets。
输出形式：带坐标标注的频谱（Hz或归一化频率、dB或线性幅度）、滤波器规格（类型、阶数、截止频率、通带纹波、阻带衰减）、时频图（时间/频率/幅度）、处理前后SNR（dB）、传递函数系数（IIR的b、a；FIR的抽头）。
限制：资料未提供具体安装命令、代码示例、价格与平台信息；实际效果取决于信号特性与参数选择，需按上述检查清单核验采样定理、窗函数、FFT长度、滤波器稳定性与相位、群延迟、SNR改善及边缘效应。