由于信号根据定义是时间序列，因此两者之间存在显着重叠。

我希望一本关于时间序列分析的书要么是一种数学处理，要么是一种商业/商业处理，而一本关于统计信号处理的书可能会大量使用数学，但对信号分析、分类等问题感兴趣、降噪和其他与工程/应用科学相关的问题。

统计信号处理使用数学时间序列分析的语言和技术，但也将电气工程之外的许多概念和技术引入问题领域：信噪比、动态范围和时/频域变换。

在我看来，时间序列分析是一个数学领域，它在时间序列倾向于出现的任何地方都有应用。然后，这些领域开发出专门针对这些问题领域的技术，具有专门的知识体系。

随着时间序列在商业和经济学中的出现，时间序列预测、趋势分析等领域出现了一个材料行业。这种“商业”应用大部分没有出现在统计信号处理材料中，部分原因是这两个时间序列非常不同：信号在时间和测量变量（例如电压、强度等）上都是连续的。而大多数业务时间序列是在离散的时间域（天、周、月、季度、年） .

@AKE 上面的回答非常好，但我要补充的一条评论是，虽然存在重大重叠，但信号处理和时间序列分析之间的差异通常来自所考虑的数据类型；

信号处理通常考虑对“原始”信号的分析，因为需要对信号进行大量处理以提取“特征”，即允许对信号进行有意义解释的描述性参数。例如，统计信号处理的起源在于雷达技术的发展，原始的雷达传感器信号需要经过大量处理和增强，以使操作员能够理解它并获得“有用的”数据。提取此类可解释参数通常是最终目标，尽管这些参数通常反过来用于执行预测/分类。

相比之下，时间序列分析通常考虑单个（或一组）参数（如财务或经济指标）的长期趋势和变化。这种时间序列分析通常用于预测未来的行为。通常，时间序列参数（预测变量）的预处理对于构建预测或解释模型是次要的。