应用探索
AI辅助下的电子信息信号处理技术进展研究探讨
周明利
【摘要】随着信息技术的迅猛发展，电子信息信号处理技术在各个领域的应用日益广泛。传统信号处理方法在面对复杂
信号环境和海量数据时暴露出诸多局限性。人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技术的兴起为电子信息信号处理带来了全新
的机遇与挑战。本文深入探讨AI辅助下电子信息信号处理技术的进展，全面分析其在信号采集、识别与分类、算法优化等方面
的应用，并对未来发展趋势展开前瞻性展望。通过对相关研究成果的系统综述与深入剖析，发现AI技术能够显著提升电子信
息信号处理的效率与精度，为该领域发展注入强大动力。
【关键词】人工智能；电子信息；信号处理
引言信号进行特征提取，将原始信号转化为特征向量。例如，对于
电子信息信号处理技术作为现代信息技术的核心，广泛音频信号，可以提取其频率特征、幅度特征等。然后利用这些
应用于通信、雷达、图像与视频处理、生物医学工程等众多关特征向量训练SVM模型，使其能够对新输入的信号进行准确
键领域。在通信领域，它保障着信息的高效传输与准确接收；分类。机器学习算法在处理小样本、非线性问题时展现出一
在雷达系统中，助力目标的探测与追踪；在图像和视频处理方定优势，能够挖掘数据中隐藏的复杂关系。但面对大规模、高
面，实现图像的增强、识别以及视频内容的分析；在生物医学度复杂的信号，其处理能力相对受限，主要原因在于模型的复
工程领域,可用于生理信号的解读与疾病诊断。杂度与数据量的增长难以有效匹配，导致计算效率降低和分
然而，随着科技的持续进步，信号处理面临的挑战愈发严类准确率下降。
峻。信号环境变得极为复杂，各类干扰信号层出不穷，同时数（二）深度学习在信号处理中的应用
据量呈爆炸式增长。传统的信号处理方法，如傅里叶变换、小深度学习是机器学习领域的重要突破，通过构建具有多
波变换等，虽然在基础信号处理任务中发挥了重要作用，但在个隐藏层的神经网络模型，自动学习数据的层次化特征表示。
应对非线性、非平稳信号以及大规模数据时，其处理能力逐渐在电子信息信号处理中，深度学习展现出无与伦比的强大性
捉襟见肘。例如，傅里叶变换难以处理时变信号的局部特征，能，尤其在图像、语音等复杂信号处理方面取得了突破性进
小波变换在处理复杂结构信号时也存在一定局限性。展。常见的深度学习模型有卷积神经网络（Convolutional
AI技术，尤其是机器学习、深度学习等领域的飞速发展，NeuralNetworks，CNN）、循环神经网络（RecurrentNeural
为电子信息信号处理开辟了薪新的路径。AI技术具备强大Network，RNN）及其变体长短时记忆（LongShort-Term
的学习能力、精准的模式识别能力以及出色的自适应处理能Memory,LSTM)网络等[2]。
力,能够自动从海量数据中挖掘潜在特征，构建高效模型,实在图像信号处理中，CNN利用卷积层、池化层等独特结
现对信号的智能化处理。近年来，AI辅助下的电子信息信号构，能够自动提取图像的局部特征和全局特征。在人脸识别
处理技术取得了令人瞩目的进展，已成为学术界和工业界的系统中，通过训练CNN模型，它可以精准识别出不同人的面
研究热点。部特征。CNN的卷积核在图像上滑动，提取诸如边缘、纹理
等局部特征，池化层则对特征进行降维，保留关键信息，从而
一、AI辅助电子信息信号处理的基础理论实现高效的图像分类与目标检测。在语音信号处理领域，
（一）机器学习在信号处理中的应用RNN和LSTM能够有效处理时间序列信息。语音信号具有明
机器学习作为AI的重要分支，秉持数据驱动理念，让计显的时序特性,LSTM通过门控机制解决了RNN在处理长序
算机自动从数据中学习模式与规律。在电子信息信号处理范列时的梯度消失问题，对语音识别、语音合成等任务表现出
畴，机器学