本课程涉及诸多信号处理的概念、定义和算法，初学者面对的课程难点较多。为此，本课程强调整体性思维，在整体上把握看上去是孤立的那些知识点，并利用这种思维方式的转变让学生 自己揭开所谓的课程难点背后直观和简洁的朴素 道理。 例如，从低维到高维的空间思维方式，启发学生建立长度/面积/体积/行列式、功率/方差/协方差矩阵、 正弦波波形/线性自回归模型、最小方差无失真相应/维纳滤波/卡尔曼滤波等知识点之间的统一认识，从而吹散笼罩在行列式、协方差矩阵、信号复杂性、滤波等知识点上的迷雾。又如，从确定性到随机性的概率思维方式，启发学生 重新认识离散时间傅里叶变换、最小方差无失真相应、子空间分析等滤波算法及其背后优化准则的一致性以及贝叶斯 认识的局限性和费歇尔频率主义的差异。又如，从概念定义到问题导向的探究思维方式，以零门槛方式启发学生追溯高斯分布、拉普拉斯分布、均值、方差、离散时间傅里叶变换等基本概念、定义、算法背后统一的基础问题，从掌握单个知识点的能力转化为解决一大类问题的能力。