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信号处理与机器学习

信号处理与机器学习的结合

在现代信号处理中，机器学习技术已经成为一个不可或缺的工具。通过将机器学习算法应用于信号处理，可以显著提高信号检测与识别的准确性和效率。本节将详细介绍信号处理与机器学习的结合原理，以及如何在实际应用中使用这些技术。

1.信号处理中的特征提取

特征提取是信号处理中的一个关键步骤，它涉及从原始信号中提取有用的特征，以便后续的机器学习模型能够更好地进行分类或回归。常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析和时频分析。

1.1时域特征提取

时域特征提取主要关注信号在时间轴上的行为。常见的时域特征包括：

均值：信号的平